Ein umfangreicher frühneuzeitlicher Briefwechsel aus dem 16. Jahrhundert, der hauptsächlich in zwei Sprachen (Latein und Frühneuhochdeutsch) vorliegt und mehrere hundert Hände umfasst, ist diesbezüglich ein interessanter Vergleichsfall, um bestehende Plattformen mit neuen Möglichkeiten der <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Data Augmentation</hi> und dem Einbezug von Transformer-basierten neuronalen Netzen zu vergleichen. Wir nutzen dafür die im Rahmen des Projekts <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Bullinger Digital</hi><ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="1" target="ftn1" /> erarbeiteten Daten, um Aussagen über Erkennqualität sowie Potenziale in der automatischen Erkennung zu machen. Für die Evaluation verwenden wir zwei spezifisch erstellte Testsets. Diese widerspiegeln die Tatsache, dass von einigen (wenigen) Personen eine Vielzahl von Briefen und von diversen Personen nur wenige Schreiben im Datensatz vorhanden sind (Abbildung 1). Die beiden Testsets sind zwar ähnlich groß ( <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold">Viel-</hi> (1’235 Zeilen) als auch <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold">Wenigschreiber</hi> (1’013 Zeilen)), leisten aber Aussagen zu sehr unterschiedlichen Größenordnungen, da von den Vielschreibern eine weit umfangreichere Masse erkannt werden wird, aber auch mehr Material zum Training von Modellen zur Verfügung steht. Bei der Evaluation können wir aufgrund der Aufteilung aber präzisere Voraussagen machen, welche Datenmassen mit welcher Qualität erkannt werden. Weiter lässt sich abschätzen, welche Erkennungsform sich für welche (Trainings-)Datenmenge eignet.