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Transkribus
Eine Forschungsplattform für die
automatisierte Digitalisierung, Erkennung
und Suche in historischen Dokumenten
Günter Mühlberger
Universität Innsbruck,
Digitisation and Digital Preservation Group
Agenda
• Einleitung
• Technologie
• Resultate
• Transkribus – Expert client
• Transkribus – Plattform
• Sharing is caring oder die Zukunft von Transkribus
Einleitung
READ - Transkribus
• Fakten und Zahlen
• Horizon 2020 Projekt der Europäischen Kommission
• 8,2 mill. EUR Förderung
• Projektdauer: 1.1.2016 – 30.6.2019
• 14 Partner, koordiniert von der Universität Innsbruck
• Schwerpunkte
• Research: 60% - Pattern Recognition, Machine Learning, Computer Vision,…
• Netzwerkbildung: 20% - Wissenschaftliche Wettbewerbe, Workshops, Support,…
• Service: 20% - Aufbau einer Serviceplattform
• Serviceplattform: Transkribus
• Digitalisierung, Transkription, Erkennung von und Suche in historischen Dokumenten
ermöglichen
• Forschungsinfrastruktur
GEISTESWISSEN-
SCHAFTLER
ARCHIVE
BIBLIOTHEKEN
COMPUTER
WISSENSCHAFTLER
&
TECHNOLOGIE
LIEFERANTEN
ÖFFENTLICHKEIT
FREIWILLIGE
TRANS-
KRIBUS
Digitalisierte
Dokumente
SPEICHERUNGFachwissen
EXPERTEN
INTERFACE
TRAINING
ERKENNUNG
SUCHE
Verbesserte
Services
WEB
INTERFACE
Digitalisieren
Suchen
Beitragen
Daten
Wettbewerbe
Technologie
Erkannte
Dokumente
Resultate
Technologie
Texterkennung
und kluge Veranstaltung/des Käyserl.General Feld=Marschall Lieutnants
innere seyn mögte und ob die eingereichte. Druck.
‫הע‬ ‫להם‬ ‫אכפת‬ ‫מה‬ ‫וכי‬ ‫נורי‬ ‫בן‬ ‫יוחנן‬
Source: Gundram Leifert (CITlab)
Fortschritte im READ Projekt – seit 2016
Dataset SPRNN (=2016) HTR+ (e2017) HTR+(e2018)
StAZH 14,48*
Bozen
Ratsprotokolle
(24,39)
• All figures as CER – Character Error Rate
• No dictionaries
Source: CITLab team
Fortschritt 2017 (nicht implementiert)
Dataset SPRNN 2016 HTR+ (e2017) HTR+(e2018)
StAZH 14,48* 4,45
Bozen
Ratsprotokolle
(24,39) 6,70
• All figures as CER – Character Error Rate
• Source: CITLab team
Fortschritt Ende 2018 (implementiert)
Dataset SPRNN 2016 HTR+ (e2017) HTR+(e2018)
StAZH
19th C.
14,48* 4,45 2,97
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(24,39) 6,70 4,89
• All figures as CER – Character Error Rate
• Source: CITLab team
Zeilenerkennung
Zeilenerkennung
• Zu Beginn des Projekts “die” Herausforderung
• Komplexes Layout
• Viele verschiedene Texttypen
• Tabellen
• Schmutz, Ränder, Durchscheinen, Streichungen, Zeichnungen, Separatoren, Buchschmuck,…
• Erfolgsgeschichte
• Neue Methoden: Machine Learning
• Representatives und gut ausgewähltes Datensetz (2000 Seiten von verschiedenen Archiven
und Zeitepochen)
• Offshore Firma zur Erstellung des “Ground Truth” (100.000+ Zeilen manuell eingezeichnet)
• Wissenschaftlicher Wettbewerb: ICDAR 2017
• Forschungsdaten sind auf ZENODO verfügbar: cBAD
• Beste Lösung kommt von der Uni Rostock, Citlab Team
Resultate
Konzilsprotokolle
• Universität Greifswald, Beschlüsse
• Spätes 18. Jahrhundert, deutsche Kurrentschrift
• Ein Schreiber
• Trainingset: 35.743 Wörter = 182 Seiten
• Character Error Rate (CER) am Testset = 3,1% (ohne Wörterbuch)
• Word Error Rate (CER) am Testset = 13,1% (ohne Wörterbuch)
Für diese Seite: CER = 2,2% / WER = 10,3% (mit Wörterbuch)
Mittelalterliche Schriften
• Kooperation mit Dominique Stuetzmann und CNRS (Institut de
recherche et d'histoire des textes) Paris
• HIMANIS Projekt
• Viele verschiedene Schreiber
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Für diese Seite: CER = 6,02 / WER = 19,6 (ohne Wörterbuch)
Gedruckter Text - Zeitungen
• Wiener Diarium – in Kooperation mit Österreichischer Akademie der
Wissenschaften
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 Vergleichbare Ergebnisse mit NZZ Modell – für ca. 160 Jahre (1780 – 1940 1
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Projekt
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Layout Analyse und automatisierte Texterkennung für historische
Dokumente zeigen exzellente Resultate für gedruckte Schriften und gute
bis sehr gute Ergebnisse für handschriftliche Dokumente.
Keyword Spotting
Keyword Spotting (KWS)
• Hintergrund
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• Keyword Spotting
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Quelle: Gundram Leifert
Beispiel: Konzilsprotokolle
Konfidenzwerte:
0,5 = braune Linie
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Mitterlehner - Moiveshekner
Transkribus – Expert client
Transkribus - Plattform
Transkribus User Konferenzen – 2017 + 2018
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
16000
18000
2015 2016 2017 2018
Registrierte Benutzer in Transkribus
Woche vom 4. April bis 11. April 2019
• Images Uploaded by users: 98166
• New Users : 344
• Active Users / Unique Logins : 890
• Created Documents: 866
• Exported Documents: 230
• Layout Analysis Jobs: 1745
• HTR Jobs : 943
Trainingsdaten
• Jänner 2019
• 228 HTR Modelle von Transkribus Benutzern trainiert worden
• Trainingsdaten insg. in Transkribus (Februar 2019)
• Seiten: 204.359
• Wörter: 21.200.035
• Ungefähr 120 Personenjahre an Arbeit
• Monetärer Wert: ca. 2-3 Mill. EUR
Sharing is caring oder die Zukunft von Transkribus
Transkribus Zukunft
• Projekt endet mit 30. Juni 2019
• Allerdings ist die Nachfrage schon heute so groß, dass der Weiterbetrieb
der Plattform bis Ende 2020 und darüber hinaus gesichert ist
• EU Projekt NewsEye (2018-2021)
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…will come and go, data will remain!
Warum nicht ein Geschäftsmodell entwickeln, in dem die
Forschungsdaten – hier also das Wissen um historische Schriften und
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Zusammenarbeit und des Teilens beruht?
European Cooperative Society (SCE)
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• Demokratische Konstitution: Verwaltungsrat - Generalversammlung
• Direkter Vorteil für Mitglieder als Ziel – kein Shareholder Value
• Kunden werden Eigentümer, Eigentümer werden Kunden
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Derzeitiger Stand
• Statuten
• Weitgehend fertig gestellt
• Verwaltungsrat wird in den nächsten Wochen geformt
• Gründungsakt soll vor dem Sommer stattfinden
• Gründungsmitglieder
• Universität Innsbruck, Universität Greifswald, Technische Universität Valencia,
National Archiv Finland, British Library, Universitätsbibliothek Belgrade,
Diözesan Archiv Passau, Universität Rostock, ZAMG Wien, Geneanet
Frankreich, etc..
• Jede Institution, die mit Transkribus arbeiten möchte, ist herzlich
eingeladen mitzumachen!
Vielen Dank für die Aufmerksamkeit
Weitere Informationen
https://read.transkribus.eu/
https://transkribus.eu/
https://read.transkribus.eu/coop/
This project has received funding from the European Union’s
Horizon 2020 research and innovation programme under
grant agreement No 674943.
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Transkribus. Eine Forschungsplattform für die automatisierte Digitalisierung, Erkennung und Suche in historischen Dokumenten

  • 1. Transkribus Eine Forschungsplattform für die automatisierte Digitalisierung, Erkennung und Suche in historischen Dokumenten Günter Mühlberger Universität Innsbruck, Digitisation and Digital Preservation Group
  • 2. Agenda • Einleitung • Technologie • Resultate • Transkribus – Expert client • Transkribus – Plattform • Sharing is caring oder die Zukunft von Transkribus
  • 4.
  • 5. READ - Transkribus • Fakten und Zahlen • Horizon 2020 Projekt der Europäischen Kommission • 8,2 mill. EUR Förderung • Projektdauer: 1.1.2016 – 30.6.2019 • 14 Partner, koordiniert von der Universität Innsbruck • Schwerpunkte • Research: 60% - Pattern Recognition, Machine Learning, Computer Vision,… • Netzwerkbildung: 20% - Wissenschaftliche Wettbewerbe, Workshops, Support,… • Service: 20% - Aufbau einer Serviceplattform • Serviceplattform: Transkribus • Digitalisierung, Transkription, Erkennung von und Suche in historischen Dokumenten ermöglichen • Forschungsinfrastruktur
  • 9.
  • 10. und kluge Veranstaltung/des Käyserl.General Feld=Marschall Lieutnants innere seyn mögte und ob die eingereichte. Druck. ‫הע‬ ‫להם‬ ‫אכפת‬ ‫מה‬ ‫וכי‬ ‫נורי‬ ‫בן‬ ‫יוחנן‬
  • 12. Fortschritte im READ Projekt – seit 2016 Dataset SPRNN (=2016) HTR+ (e2017) HTR+(e2018) StAZH 14,48* Bozen Ratsprotokolle (24,39) • All figures as CER – Character Error Rate • No dictionaries Source: CITLab team
  • 13. Fortschritt 2017 (nicht implementiert) Dataset SPRNN 2016 HTR+ (e2017) HTR+(e2018) StAZH 14,48* 4,45 Bozen Ratsprotokolle (24,39) 6,70 • All figures as CER – Character Error Rate • Source: CITLab team
  • 14. Fortschritt Ende 2018 (implementiert) Dataset SPRNN 2016 HTR+ (e2017) HTR+(e2018) StAZH 19th C. 14,48* 4,45 2,97 Bozen 17th C. (24,39) 6,70 4,89 • All figures as CER – Character Error Rate • Source: CITLab team
  • 16. Zeilenerkennung • Zu Beginn des Projekts “die” Herausforderung • Komplexes Layout • Viele verschiedene Texttypen • Tabellen • Schmutz, Ränder, Durchscheinen, Streichungen, Zeichnungen, Separatoren, Buchschmuck,… • Erfolgsgeschichte • Neue Methoden: Machine Learning • Representatives und gut ausgewähltes Datensetz (2000 Seiten von verschiedenen Archiven und Zeitepochen) • Offshore Firma zur Erstellung des “Ground Truth” (100.000+ Zeilen manuell eingezeichnet) • Wissenschaftlicher Wettbewerb: ICDAR 2017 • Forschungsdaten sind auf ZENODO verfügbar: cBAD • Beste Lösung kommt von der Uni Rostock, Citlab Team
  • 17.
  • 18.
  • 19.
  • 21. Konzilsprotokolle • Universität Greifswald, Beschlüsse • Spätes 18. Jahrhundert, deutsche Kurrentschrift • Ein Schreiber • Trainingset: 35.743 Wörter = 182 Seiten • Character Error Rate (CER) am Testset = 3,1% (ohne Wörterbuch) • Word Error Rate (CER) am Testset = 13,1% (ohne Wörterbuch)
  • 22.
  • 23. Für diese Seite: CER = 2,2% / WER = 10,3% (mit Wörterbuch)
  • 24. Mittelalterliche Schriften • Kooperation mit Dominique Stuetzmann und CNRS (Institut de recherche et d'histoire des textes) Paris • HIMANIS Projekt • Viele verschiedene Schreiber • Französisch und Latein • Trainingset: 550.381 Wörter oder 1197 Seiten • CER am Testset = 6,4% • WER am Testset = 22,1%
  • 25.
  • 26.
  • 27.
  • 28. Für diese Seite: CER = 6,02 / WER = 19,6 (ohne Wörterbuch)
  • 29. Gedruckter Text - Zeitungen • Wiener Diarium – in Kooperation mit Österreichischer Akademie der Wissenschaften • Zeitung aus dem 18. Jhd. • Bitonale Scans • Trainingset: 179.997 Wörter oder 345 Seiten • CER am Testset = 0,81 • WER am Testset = 3,02  Vergleichbare Ergebnisse mit NZZ Modell – für ca. 160 Jahre (1780 – 1940 1 Titelseite pro Jahr – insg. 167 Titelseiten) – CER am Testset: 0,47% – impresso Projekt
  • 30.
  • 31.
  • 32. Für diese Seite: CER = 0,6 / WER = 3,0% (ohne Wörterbuch)
  • 33. Layout Analyse und automatisierte Texterkennung für historische Dokumente zeigen exzellente Resultate für gedruckte Schriften und gute bis sehr gute Ergebnisse für handschriftliche Dokumente.
  • 35. Keyword Spotting (KWS) • Hintergrund • Neuronale Netze liefern mehr als nur den reinen Text • Sogenannte Konfidenztabellen • Keyword Spotting • Eine effiziente Methode um diese Konfidenztabellen für die Suche nutzbar zu machen • Der Benutzer kann selbst entscheiden wie tief er gehen möchte • Geht es darum rasch “etwas” zu finden – oder ein bestimmtes Wort – z.B. einen Familiennamen – sicher in einem Dokument zu entdecken
  • 36. Quelle: Gundram Leifert Beispiel: Konzilsprotokolle Konfidenzwerte: 0,5 = braune Linie 0,2 = blaue Linie
  • 37.
  • 38.
  • 40.
  • 41.
  • 42.
  • 44.
  • 45.
  • 46.
  • 47.
  • 48.
  • 49.
  • 50.
  • 52. Transkribus User Konferenzen – 2017 + 2018
  • 53. 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000 2015 2016 2017 2018 Registrierte Benutzer in Transkribus
  • 54. Woche vom 4. April bis 11. April 2019 • Images Uploaded by users: 98166 • New Users : 344 • Active Users / Unique Logins : 890 • Created Documents: 866 • Exported Documents: 230 • Layout Analysis Jobs: 1745 • HTR Jobs : 943
  • 55. Trainingsdaten • Jänner 2019 • 228 HTR Modelle von Transkribus Benutzern trainiert worden • Trainingsdaten insg. in Transkribus (Februar 2019) • Seiten: 204.359 • Wörter: 21.200.035 • Ungefähr 120 Personenjahre an Arbeit • Monetärer Wert: ca. 2-3 Mill. EUR
  • 56. Sharing is caring oder die Zukunft von Transkribus
  • 57. Transkribus Zukunft • Projekt endet mit 30. Juni 2019 • Allerdings ist die Nachfrage schon heute so groß, dass der Weiterbetrieb der Plattform bis Ende 2020 und darüber hinaus gesichert ist • EU Projekt NewsEye (2018-2021) • DFG Projekt Greifswald (2019-2020) • Projekt mit Nationalarchiv Finland (2019) • Projekt mit Nationalarchiv Niederlande (2019-2020) • Leuchtturmprojekt Tirol (2019-2020) • Projekt mit Trinity College Dublin (2019-2021) • Projekt mit Staatsarchiv Zürich (2019-2020) • Und weitere in Vorbereitung…
  • 58.
  • 59. Software… …will come and go, data will remain!
  • 60. Warum nicht ein Geschäftsmodell entwickeln, in dem die Forschungsdaten – hier also das Wissen um historische Schriften und Dokumente – im Mittelpunkt stehen? Und das auf dem Gedanken der Zusammenarbeit und des Teilens beruht?
  • 61. European Cooperative Society (SCE) • Kooperative - Genossenschaft • Ermöglicht die Zusammenarbeit unabhängiger Institutionen um ein gemeinsames Ziel zu erreichen • Verteilte Eigentümerschaft und das Teilen von Daten stehen im Mittelpunkt • Wichtige Eigenschaften einer SCE • Offen für neue Mitglieder, geringe Hürde: 1000 EUR Anteil als Minimum • Demokratische Konstitution: Verwaltungsrat - Generalversammlung • Direkter Vorteil für Mitglieder als Ziel – kein Shareholder Value • Kunden werden Eigentümer, Eigentümer werden Kunden • Subskriptionsgebühren und servicebasierte Gebühren
  • 62. Derzeitiger Stand • Statuten • Weitgehend fertig gestellt • Verwaltungsrat wird in den nächsten Wochen geformt • Gründungsakt soll vor dem Sommer stattfinden • Gründungsmitglieder • Universität Innsbruck, Universität Greifswald, Technische Universität Valencia, National Archiv Finland, British Library, Universitätsbibliothek Belgrade, Diözesan Archiv Passau, Universität Rostock, ZAMG Wien, Geneanet Frankreich, etc.. • Jede Institution, die mit Transkribus arbeiten möchte, ist herzlich eingeladen mitzumachen!
  • 63. Vielen Dank für die Aufmerksamkeit Weitere Informationen https://read.transkribus.eu/ https://transkribus.eu/ https://read.transkribus.eu/coop/ This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement No 674943.