Handschriftenerkennung ist seit den 1990er Jahren und dem Aufkommen der OCR (Optical Character Recognition) ein Forschungsfeld der Computerwissenschaften. Nach einer frühen Euphorie folgte bis vor fünf Jahren eine Ernüchterung, da die erzielten Resultate, die häufig auf statistischen Modellen (insbesondere Hidden Markov Models) basierten, für den Einsatz in der Praxis ungenügend waren. Zeichenfehlerquoten von bestenfalls 16% CER (Character Error Rate) zeigten zwar die Chancen auf, der erkannte Text war aber weder lesbar noch sinnvoll durch Postkorrektion aufzubereiten <?biblio ADDIN ZOTERO_ITEM CSL_CITATION {"citationID":"6fIZP925","properties":{"formattedCitation":"(S//uc0//u225{}nchez u.//uc0//u160{}a. 2013)","plainCitation":"(Sánchez u. a. 2013)","noteIndex":0},"citationItems":[{"id":17599,"uris":["http://zotero.org/users/534029/items/UEXUG5QX"],"uri":["http://zotero.org/users/534029/items/UEXUG5QX"],"itemData":{"id":17599,"type":"paper-conference","title":"TranScriptorium: a European Project on Handwritten Text Recognition.","container-title":"ACM Symposium on Document Engineering DOCENG","publisher":"ACM","page":"227-228","note":"Citation Key: conf/doceng/SanchezMGSDDVD13 /nbibtex*[crossref=conf/doceng/2013]","author":[{"family":"Sánchez","given":"J.A."},{"family":"Mühlberger","given":"G."},{"family":"Gatos","given":"B."},{"family":"Schofield","given":"P."},{"family":"Depuydt","given":"K."},{"family":"Davis","given":"R.M."},{"family":"Vidal","given":"E."},{"family":"Does","given":"J.","non-dropping-particle":"de"}],"editor":[{"family":"Marinai","given":"Simone"},{"family":"Marriott","given":"Kim"}],"issued":{"date-parts":[["2013"]]}}}],"schema":"https://github.com/citation-style-language/schema/raw/master/csl-citation.json"}?>(Sánchez et al. 2013). Erst der Einsatz neuronaler Netze (erst rekursive, später konvolutionale) führte dazu, dass die Fehlerquote auf unter 12% CER gedrückt werden konnte <?biblio ADDIN ZOTERO_ITEM CSL_CITATION {"citationID":"nIaH7Hd1","properties":{"formattedCitation":"(Leifert u.//uc0//u160{}a. 2016)","plainCitation":"(Leifert u. a. 2016)","noteIndex":0},"citationItems":[{"id":13563,"uris":["http://zotero.org/users/534029/items/G63TNVHV"],"uri":["http://zotero.org/users/534029/items/G63TNVHV"],"itemData":{"id":13563,"type":"article-journal","title":"Cells in Multidimensional Recurrent Neural Networks","container-title":"Journal of Machine Learning Research","page":"97:1–97:37","volume":"17","source":"DBLP Computer Science Bibliography","author":[{"family":"Leifert","given":"Gundram"},{"family":"Straubeta","given":"Tobias"},{"family":"Grüning","given":"Tobias"},{"family":"Wustlich","given":"Welf"},{"family":"Labahn","given":"Roger"}],"issued":{"date-parts":[["2016"]]}}}],"schema":"https://github.com/citation-style-language/schema/raw/master/csl-citation.json"}?>(Leifert et al. 2016). Ab der Schwelle um 12% wird die Korrektur von erkanntem Text gegenüber von händisch erstellten Transkriptionen ökonomisch sinnvoll. Gleichzeitig sind die Resultate ab 12% für Menschen insofern nützlich, da die Navigation im Text, insbesondere für Personen mit Kenntnissen der Dokumente, rasch und zielsicher möglich ist.