Conference Agenda
Overview and details of the sessions of this conference. Please select a date or location to show only sessions at that day or location. Please select a single session for detailed view (with abstracts and downloads if available).
|
Daily Overview |
| Session | |
|
Freitag 1:3: Freitag 1:3 – Texterkennung Location: Hörsaal 2 lecture hall Session Chair: Cindarella Petz, Leibniz Institute of European History Mainz (IEG) | |
    | |
Mehr als nur Textqualität: Ein hybrider, nachhaltiger und offener Ansatz zur KI-basierten Post-OCR-Korrektur mit multimodalen Foundation Models Friedrich-Schiller-Universität Jena, Deutschland Der Beitrag stellt mit dem „OCR-Orchestrator“ ein innovatives, quelloffenes Werkzeug vor, das die visuelle Texterkennung multimodaler Large Language Models (LLMs) mit bestehenden OCR-Systemen (z. B. Tesseract) kombiniert, um fehlerhafte Textergebnisse aus historischen Dokumenten nachhaltig zu korrigieren. Statt rein linguistische Korrekturverfahren zu nutzen, setzt der Ansatz auf bildbasierte Transkription – besonders geeignet für Frakturschriften und typografisch komplexe Layouts. Zentrale Merkmale sind: Modularer Workflow: von hOCR-Extraktion über datenkomprimierte Modellinteraktion bis zur Rückintegration korrigierter Daten. Skalierbarkeit und Datenschutz: Unterstützung sowohl cloudbasierter als auch lokal gehosteter LLMs. Flexibilität und Integration: Kompatibel mit Formaten wie hOCR/ALTO XML, leicht in GLAM-Workflows integrierbar. Evaluation: Erste Tests zeigen bis zu 60 % Fehlerreduktion (CER) gegenüber Tesseract bei historischen Zeitungen. Zukunftsfähigkeit: Durch Foundation Models verbessert sich der Workflow kontinuierlich mit jeder neuen Modellgeneration. | |