+ Medizinische Fallbücher aus dem achtzehnten Jahrhundert - transkribiert mit Transkribus!

William Hey (1736 - 1819) war ein englischer Chirurg, der am Leeds General Infirmary arbeitete, als Bürgermeister von Leeds und als Präsident der Leeds Philosophical and Literary Society diente.

Das Team in Sondersammlungen in der Bibliothek der Universität Leeds (eines der READ-Projekte MOU-Partner) sind daran interessiert, digitale Transkriptionen der Schriften dieser bemerkenswerten lokalen Figur zu erstellen.

Sie haben rund 15.000 Wörter aus Heys medizinischen Fallbüchern in unserem Transkribus Plattform und verwendete diese Daten, um zwei Modelle zur automatischen Texterkennung zu trainieren, die Heys Schrift erkennen.

Das erste Modell wurde ausschließlich auf den Hey-Papieren trainiert, das zweite Modell bezog das bereits vorhandene Modell "English Writing M1" in den Trainingsprozess mit ein. Die Das Modell 'English Writing M1' ist darauf trainiert, die Schrift des englischen Philosophen Jeremy Bentham (1748 - 1832) und seiner Sekretäre zu erkennen - Es steht allen Transkribus-Anwendern für ihre Experimente frei zur Verfügung.

Die Ergebnisse waren sehr gut, was sowohl die relative Einfachheit von Heys Handschrift als auch die Menge an Trainingsdaten für die englische Schrift des achtzehnten Jahrhunderts widerspiegelt, die bereits von verschiedenen anderen Forschungs- und Archivteams in Transkribus eingereicht wurden.

Die besten Ergebnisse für die automatische Erkennung von Heys Schrift lieferte das letztgenannte Modell - es kann Transkripte von Papieren, die von Hey geschrieben wurden, mit einer Zeichenfehlerrate (CER) von nur 8% erstellen. Das bedeutet, dass mehr als 90% der Zeichen von der Software korrekt transkribiert werden - und das ist eine sehr gute Ausgangsbasis für die manuelle Korrektur und Verbesserung der Qualität dieser Transkripte im Hinblick darauf, sie den Archivbenutzern zur Verfügung zu stellen. Das Team der Sondersammlungen hofft außerdem, die Genauigkeit ihres Modells durch die Transkription von mehr Wörtern der Trainingsdaten zu verbessern.

Wie Sie Trainingsdaten für die automatische Texterkennung vorbereiten und Ihr eigenes Modell in Transkribus trainieren können, erfahren Sie in unseren How to Guides:

Weitere Informationen:

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