I denna artikel beskrivs resultaten av en fallstudie som tillämpar Neural Networkbased Optical Character Recognition (OCR) på skannade bilder av böcker som tryckts mellan 1487 och 1870 genom utbildning av OCR-motorn OCRopus (Breuel et al. 2013) om RIDGES växtbaserade text corpus (Odebrecht et al. 2017, i pressen). Utbildning specifika OCR modeller var möjligt eftersom den nödvändiga grund sanningen finns som felkorrigerade diplomatiska transkriptioner. OCR-resultaten har utvärderats med avseende på noggrannhet mot sanningen i osedda testuppsättningar. Tecken- och ordnoggrannheten (procent korrekt igenkända poster) för de resulterande maskinläsbara texterna i enskilda dokument varierar från 94% till mer än 99% (teckennivå) och från 76% till 97% (ordnivå). Detta inkluderar de tidigaste tryckta böckerna, som ansågs vara otillgängliga med hjälp av OCR-metoder fram till nyligen. Dessutom har OCR-modeller utbildade på en del av corpus bestående av böcker med olika utskriftsdatum och olika typer (blandade modeller) testats för sin prediktiva effekt på böcker från den andra delen som innehåller ännu andra typsnitt, mestadels ger karaktär accuracies långt över 90%. Det verkar därför möjligt att konstruera generaliserade modeller utbildade på en rad typsnitt som kan tillämpas på en mängd olika historiska utskrifter fortfarande ger goda resultat. En måttlig efterkorrigering av vissa sidor kommer då att möjliggöra utbildning av enskilda modeller med ännu bättre noggrannhet. Med hjälp av denna metod, diakronisk korpora inklusive tidiga utskrifter kan konstrueras mycket snabbare och billigare än genom manuell transkription. De OCR metoder som rapporteras här öppnar upp möjligheten att omvandla vår tryckta text kulturella 1
I REF använder de Ocropy för att känna igen skannade bilder av böcker som tryckts mellan 1487 och 1870 och rapportera teckennoggrannhet över 90 %.
OCR of historical printings with an application to building diachronic corpora: A case study using the RIDGES herbal corpus
{'venue': 'Digital Humanities Quarterly 11, 2 (2017)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}