1. Oliver Paetzel, intranda GmbH 01.10.2014
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OCR! Und jetzt?
Ein Werkstattbericht - 1. Oktober 2014

2. Oliver Paetzel, intranda GmbH 01.10.2014
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Gliederung
1. Was wir jetzt haben - OCR
2. Named Entity Recognition
3. Normdatenerfassung

3. Oliver Paetzel, intranda GmbH 01.10.2014
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Toll aber auch irgendwie langweilig
1. Was wir jetzt haben - OCR

4. Oliver Paetzel, intranda GmbH 01.10.2014
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1. Was wir jetzt haben - OCR

5. Oliver Paetzel, intranda GmbH 01.10.2014
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OCR in Goobi

6. Oliver Paetzel, intranda GmbH 01.10.2014
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Die Reise beginnt
Volltext mit Koordinaten
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ALTO mit Koordinaten
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3 4 5

7. Oliver Paetzel, intranda GmbH 01.10.2014
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Natural Language Processing in Aktion
2. Named Entity Recognition

8. Oliver Paetzel, intranda GmbH 01.10.2014
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2. Named Entity Recognition
 Ist ein Teilgebiet des „Natural Language Processing“
 Es geht darum benannte Instanzen/Entitäten in einem
Fließtext zu erkennen und zu markieren
 Die Named Entities werden in Klassen eingeteilt. Die drei
klassischen Klassen sind „location“, „person“ und
„organization“
 Es gibt regelbasierte und stochastische
Herangehensweisen

9. Oliver Paetzel, intranda GmbH 01.10.2014
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Stanford NER
 Wird aktiv weiterentwickelt
 Nutzt intern den CRF(Conditional Random Field)
Algorithmus
 Markiert wenige „false positives“
 Ist robust gegenüber OCR-Fehlern

10. Oliver Paetzel, intranda GmbH 01.10.2014
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Ein kleiner Umweg
 Der Stanford NE Tagger muss trainiert werden
 Dies geschieht zwar nur einmal pro Sprache bzw.
Werktyp, ist aber trotzdem wichtig
 Von bereits vorhandenen Tools wurde uns abgeraten
oder sie waren zu überladen
 → Entwicklung eines eigenen Tools

11. Oliver Paetzel, intranda GmbH 01.10.2014
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intranda NEAT
 NEAT steht für „Named Entity Annotation Tool“
 In einer einfachen Benutzeroberfläche können im Multi-
User Betrieb Trainingsdaten erfasst werden
 Die Daten werden sowohl im Stanford NER
Traingsformat als auch als getaggtes ALTO-xml exportiert

12. Oliver Paetzel, intranda GmbH 01.10.2014
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intranda NEAT

13. Oliver Paetzel, intranda GmbH 01.10.2014
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intranda NEAT

14. Oliver Paetzel, intranda GmbH 01.10.2014
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Volltext mit erkannten Named Enities

15. Oliver Paetzel, intranda GmbH 01.10.2014
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Die Reise geht weiter...
Volltext mit Koordinaten
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ALTO mit Koordinaten
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ALTO mit Named Entities
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16. Oliver Paetzel, intranda GmbH 01.10.2014
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Das Tor zu Linked Open Data
3. Normdatenerfassung

17. Oliver Paetzel, intranda GmbH 01.10.2014
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3. Normdatenerfassung
 Die Normdaten werden von der GND per SRU abgefragt
 Wenn kein eindeutiger Trefer gefunden werden kann,
muss der Nutzer eingreifen → Crowdsourcing
 Die Normdaten werden dann anhand eines Links zur rdf-
Präsentation der Normdaten in der DNB zum ALTO
hinzugefügt

18. Oliver Paetzel, intranda GmbH 01.10.2014
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Warum Normdaten?
 Mit den erkannten Named Entities alleine lässt sich noch
nicht viel anfangen
 Durch die Normdaten in der GND wird die jeweilige
Named Entity noch einmal durch viele Metadaten
angereichert
 Die GND ist noch nicht alles! Of sind auch Links zu
dbpedia oder viaf in der GND hinterlegt

19. Oliver Paetzel, intranda GmbH 01.10.2014
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Die Reise geht abermals weiter...
Volltext mit Koordinaten
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ALTO mit Koordinaten
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ALTO mit Named Entities
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ALTO mit Normdaten
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20. Oliver Paetzel, intranda GmbH 01.10.2014
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NER in Goobi

21. Oliver Paetzel, intranda GmbH 01.10.2014
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Ende der Reise (Live-Demo)
Volltext mit Koordinaten
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ALTO mit Koordinaten
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ALTO mit Named Entities
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ALTO mit Normdaten
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Spielereien mit LOD
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