<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:12pt">Trotz insgesamt noch relativ geringer Mengen GT wurden durch das HTR-Projekt innerhalb kurzer Zeit bereits gute Texterkennungsergebnisse erzielt: So konnte in ersten Testdurchläufen auf einer anspruchsvollen Bastarden-Handschrift des 15. Jh.s</hi><ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn11" n="11" /> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:12pt" xml:space="preserve"> mit etwa 1.500 Zeilen GT eine Zeichenfehlerrate von etwas mehr als 3% erreicht werden. Auf einer Gotischen Buchschrift des 13. Jh.s</hi><ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn12" n="12" /> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:12pt" xml:space="preserve"> wurde mit nur knapp 600 Zeilen sogar eine Fehlerrate von ca. 2% erreicht. Durch die im nächsten Arbeitsschritt angestrebte Erweiterung der Trainingsmenge und weitere Ausdifferenzierung des Trainingsmodells sind werkspezifische Transkriptionsmodelle in Reichweite gelangt, mit denen relativ schnell auch umfängliche Handschriften bzw. Handschriftencorpora erschließbar sind. Perspektivisch sollen auch die bisher erstellten Trainingsdaten</hi><ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn13" n="13" /> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:12pt" xml:space="preserve"> frei zur Verfügung gestellt werden (sofern dies die jeweiligen Bildrechte zulassen). Veröffentlicht werden darüber hinaus die derzeit entstehenden gemischten HTR Modelle, die sowohl externen NutzerInnen für eine out-of-the-box Anwendung zur Verfügung stehen als auch die Grundlage weiterer Trainingsprozesse darstellen können. Aus dem Würzburger HTR-Projekt gehen damit drei mögliche Anwendungsfälle hervor, die im Folgenden skizziert werden.</hi>