<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="fontstyle01">Besonderes Augenmerk liegt dabei auf einer nachhaltigen Aufbereitung der zugrundeliegenden Daten im Sinne der FAIR-Prinzipien. In einem ersten Schritt müssen die Bibeln digitalisiert werden. In vielen Fällen ist dies bereits durch Bibliotheken geschehen, meistens jedoch nur als Bild-PDFs. Zur weiteren Verarbeitung werden diese mittels automatischer Texterkennung (OCR) in maschinenlesbare Form gebracht. Bei älteren Texten stellt dies aufgrund der verwendeten gebrochenen Schriftarten (wie Fraktur) ein Problem dar. Vortrainierte Texterkennungsmodelle versagen hier oft (Baierer 2020, Springmann 2017: 3), so dass selbstständig neuronale Netze zur Erkennung trainiert werden müssen. Mit OCR4all (</hi><ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="https://www.ocr4all.org">https://www.ocr4all.org</ref> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="fontstyle01">) steht ein leistungsfähiges Software-Paket hierfür zur Verfügung. OCR4all basiert auf dem OCRopus-Derivat Calamari, das im Vergleich zu anderen OCR-Lösungen wie OCRopy. Tesseract oder OCRopus die besten Erkennungsraten zeigt (Wick 2020). OCR4all vereint weiterhin die Schritte von Pre-Processing, Character Recognition und Post-Processing in einem Tool und sorgt so für einen effizienten Arbeitsablauf. Bei Pilotversuchen ließen sich für ausgewählte historische Bibeln Erkennungsraten von 98 % und mehr erzielen. Mit OCR-D ist eine vergleichbare Lösung in Entwicklung, zumindest momentan liegen dessen Erkennungsraten jedoch noch niedriger (Baierer 2020).</hi>