Trotz relativ hoher OCR-Fehlerraten von 15% bzw. 18% konnten längere OCR-Zeilen relativ zuverlässig in GT-Vergleichstexten gefunden werden. Dafür reichen meist schon ein oder zwei passende N-Gramme aus. Um auch kürzere Zeilen zuordnen zu können, wollen wir die Tatsache ausnutzen, dass die Reihenfolge der Zeilen in OCR-Text und Vergleichstext meist übereinstimmt. Somit können aus der relativen Position von nicht erkannten Zeilen zu erkannten Zeilen Kandidaten für die korrekte Zuordnung generiert werden, die dann durch den Needle-Wunsch-Algorithmus auf Zeilenebene überprüft werden. Für den praktischen Gebrauch ist eine Einbindung in OCR Workflows wichtig. Dazu muss nur die Schnittstelle eingehalten werden, die auf Ordnern mit Dateien in Standard-Formaten sowie auf Namenskonventionen beruht (vgl. Abb. 1). Wir haben dies für das OCR-Framework „OCR4all“ umgesetzt, welches Algorithmen für alle Schritte von der Vorverarbeitung über die Segmentierung und die OCR einschließlich Nachtraining mit einem Editor zur Nachkorrektur bereitstellt.