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  1. Knowledge Organization for Digital Humanities
    Proceedings of the 15th Conference on Knowledge Organization WissOrg'17 of theGerman Chapter of the International Society for Knowledge Organization (ISKO),30th November - 1st December 2017, Freie Universität Berlin
  2. Digitalisierungsprojekte des Staatsarchivs Zürich mit Einsatz von Machine-Learning-Verfahren

    Der Beitrag zeigt auf, wie es im Staatsarchiv Zürich zur Anwendung von Machine-Learning-Verfahren kam: von manuell erstellten Transkriptionen der handschriftlich verfassten Zürcher Regierungsratsbeschlüsse und Kantonsratsprotokolle des 19.... mehr

     

    Der Beitrag zeigt auf, wie es im Staatsarchiv Zürich zur Anwendung von Machine-Learning-Verfahren kam: von manuell erstellten Transkriptionen der handschriftlich verfassten Zürcher Regierungsratsbeschlüsse und Kantonsratsprotokolle des 19. Jahrhunderts, über die Beteiligung am EU-Projekt READ, in dem eine Plattform zur automatisierten Handschriften-Erkennung mit Hilfe dieser Transkriptionen entwickelt wurde, bis zur Anwendung dieser neuen Technologien bei der Digitalisierung der Zürcher Ratsmanuale 1484–1798. Abstract: This paper shows how machine learning methods were introduced at the State Archives Zürich: from manually created transcriptions of handwritten decisions of the government council and cantonal parliament minutes of the 19th century, to participation in the EU project READ, in which a platform for handwritten text recognition by using these transcriptions was developed, all the way to the application of the new technologies in the digitization of the Zurich council minutes 1484–1798.

     

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    Quelle: Verbundkataloge
    Sprache: Englisch
    Medientyp: Aufsatz aus einer Zeitschrift
    Format: Online
    Weitere Identifier:
    Übergeordneter Titel:
    Enthalten in: ABI-Technik; Berlin : de Gruyter Saur, [1996]-; 40, Heft 3 (2020), 218-228 (gesamt 11); Online-Ressource
    Weitere Schlagworte: Digital Humanities; Machine Learning; Handwritten Text Recognition; Digitale Geisteswissenschaft; Maschinelles Lernen; Automatische Handschriftenerkennung
    Umfang: Online-Ressource