<note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="1" rend="footnote text" xml:id="ftn1"> Im Kontext von OCR bezeichnet <hi rend="italic">Ground Truth</hi> manuell korrigierte, fehlerfreie Transkriptionen. Diese werden zum einen für das Training von OCR-Engines, zum anderen für die Evaluation der OCR-Ergebnisse benötigt. </note> <note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="2" rend="footnote text" xml:id="ftn2"> Der Gedanke folgt der neunten Empfehlung (“Establish an ‘OCR Service Bureau’”) aus dem Report von Smith und Cordell (2018). </note> <note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="3" rend="footnote text" xml:id="ftn3"> Vgl. bspw. die folgenden Projekte, die sich auf unterschiedlich große (Teil-)Bestände beziehen: Helmstedter Drucke Online: <ref target="http://www.hab.de/de/home/wissenschaft/forschungsprofil-und-projekte/helmstedter-drucke-online.html">http://www.hab.de/de/home/wissenschaft/forschungsprofil-und-projekte/helmstedter-drucke-online.html</ref>; Über 14.000 preußische Drucke des 17. Jahrhunderts online verfügbar: <ref target="https://blog.sbb.berlin/ueber-14-000-preussische-drucke-des-17-jahrhunderts-online-verfuegbar/">https://blog.sbb.berlin/ueber-14-000-preussische-drucke-des-17-jahrhunderts-online-verfuegbar/</ref>; Projekt Digi20 <ref target="https://digi20.digitale-sammlungen.de/de/fs1/about/static.html">https://digi20.digitale-sammlungen.de/de/fs1/about/static.html</ref> </note> <note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="4" rend="footnote text" xml:id="ftn4"> Nachdem im Jahr 2010 der Aufbau von Infrastrukturen für Forschungsdaten von der DFG ausgeschrieben worden war, wurde drei Jahre später das Förderprogramm „Informationsinfrastrukturen für Forschungsdaten“ eingerichtet. Vgl. DFG 2019: 7. </note> <note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="5" rend="footnote text" xml:id="ftn5"> Zur aktuellen Situation des Datenmanagements und der Rolle, die Bibliotheken in diesem Bereich einnehmen (könnten), vgl. Neuroth et al 2019. </note> <note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="6" rend="footnote text" xml:id="ftn6"> Die Notwendigkeit einheitlicher Richtlinien wird besonders an Projekten wie “Venice Time Machine” deutlich, dessen bereits vorhandenen 8 TB an Daten aufgrund fehlender einheitlicher Richtlinien und Vorgehensweisen bei der Erfassung der Metadaten für die Forschung vermutlich wertlos sind. Vgl. Castelvecchi 2019: 607. </note> <note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="7" rend="footnote text" xml:id="ftn7"> Kempf geht davon aus, dass mit OCR-Software nie völlig fehlerfreie Volltexte generiert werden können. Vgl. Kempf 2015: 274. </note> <note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="8" rend="footnote text" xml:id="ftn8"> Während die OCR-Ergebnisse im Rahmen des GoogleBooks-Projekts zunächst insgesamt unbefriedigend, für gebrochene Schriften vollkommen unbrauchbar waren, konnten ab dem Jahr 2008 einzelne Frakturtexte in ausreichender Qualität prozessiert werden. In den letzten Jahren konnte die Erkennungsrate noch deutlich gesteigert werden. Vgl. Wikisource: Google Book Search. </note> <note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="9" rend="footnote text" xml:id="ftn9"> Bspw. gibt Google die Fehlerquote im Google Books pauschal mit 1,37 % an (vgl. Kempf 2015: 272). Diese für die wissenschaftliche Nutzung hohe Fehlerrate unterscheidet sich, bedingt durch die Vielfalt an Typen und Layouts sowie den großen Publikationszeitraum der digitalisierten Bücher, von Text zu Text deutlich. </note> <note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="10" rend="footnote text" xml:id="ftn10"> <ref target="https://github.com/tesseract-ocr/tesstrain">https://github.com/tesseract-ocr/tesstrain</ref> </note> <note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="11" rend="footnote text" xml:id="ftn11"> <ref target="https://github.com/OCR-D/okralact">https://github.com/OCR-D/okralact</ref> </note> <note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="12" rend="footnote text" xml:id="ftn12"> <ref target="https://github.com/qurator-spk/dinglehopper">https://github.com/qurator-spk/dinglehopper</ref> </note>