Nicht immer ist das Ziel der digitalen Transkription eine kritische Edition. Moderne Verfahren der OCR und der Handwritten Text Recognition (HTR) beruhen auf Methoden des Deep Learning (DL) bzw. auf NN. Ziel dieser Verfahren ist es, die Transkription von bilddigitalisierten Werken zu automatisieren, indem der Computer lernt, Zeile für Zeile den Text im Bild zu erkennen. Diese Verfahren müssen zunächst mit manuell transkribierten Zeilenbild-Zeilentext-Paaren (Ground Truth, GT) trainiert werden, die repräsentativ für die zu erkennenden Vorlagen sind (vgl. auch Boenig et al. 2018). Während die Zielgruppe für kritische Editionen vornehmlich menschliche Rezipienten sind, werden Transkriptionen für das Training von OCR/HTR von einem Computerverfahren interpretiert und haben dadurch andere Anforderungen. Zum einen kann die semantische Auszeichnung der Transkriptionen von den derzeit implementierten Verfahren nicht verwendet werden, sie sind ausschließlich auf zeilenweisen Text fokussiert. Zum anderen ist eine durchgängig einheitliche Kodierung der GT unerlässlich, da jede Inkonsistenz das Erlernen einer inkorrekten Transkription zur Folge hat. Deshalb sind auch hier gut dokumentierte und auf den Anwendungsfall ausgerichtete Transkriptionsrichtlinien essentiell. Wir empfehlen nachdrücklich die OCR-D-Ground-Truth-Richtlinien (vgl. Boenig et al. 2019), die von OCR-D seit mehreren Jahren aktiv gepflegt werden, eine Transkription auf mehreren Ebenen der Textgenauigkeit ermöglichen und Beispiele für Sonderzeichen wie historische Ligaturen samt möglicher Normalisierungen enthalten.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn4" n="4" /> Diese Richtlinien nehmen Erfahrungen und Methoden auf, die in der Editionswissenschaft, in Editionsprojekten, im DFG-Projekt Deutsches Textarchiv<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn5" n="5" /> entwickelt und gesammelt wurden<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn6" n="6" />. Einen Schwerpunkt bildet dabei die Beschreibung und Normierung des Verhältnisses zwischen Vorlage und transkribiertem Text. Dazu wurde eine Level-Einteilung<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn7" n="7" /> entwickelt, die den Grad der Interpretation der Übertragung in drei Leveln unterteilt. Aber nicht nur zur Transkription an sich kann dieses Einteilungssystem genutzt werden, sondern auch zur Messung vorhandener Transkriptionen. So kann einfacher beurteilt werden, ob sich eine Transkription zur Verwendung als Ground Truth für das OCR-Training oder zur Evaluation eignet.