5.1. Einführung in die OCR-Nachbearbeitung#
Während OCR-Software heutzutage sehr leistungsfähig ist, sind die Ergebnisse nicht immer perfekt und erfordern häufig eine Nachbearbeitung, um Fehler zu korrigieren und die Textqualität zu verbessern.
Die Nachbearbeitung umfasst verschiedene Schritte, die sicherstellen, dass der umgewandelte Text korrekt und lesbar ist. Diese Schritte können manuell oder automatisiert durchgeführt werden und umfassen unter anderem die Korrektur von Tippfehlern, die Formatierung des Textes und die Überprüfung auf Vollständigkeit und Genauigkeit.
5.1.1. Grundlegende Beispiele für die OCR-Nachbearbeitung#
1. Korrektur von Erkennungsfehlern#
OCR-Software kann Buchstaben oder Wörter falsch erkennen, insbesondere wenn die Qualität des Originaldokuments schlecht ist. Häufige Fehler sind die Verwechslung von ähnlichen Buchstaben wie „l“ (kleines L) und „1“ (Eins), „O“ (großes O) und „0“ (Null) oder „rn“ (r und n) als „m“.
Original (nach OCR):
Der heutige Wert beläuft sich auf 1000€.
Das wird ein lntensives Jahr.
Nachbearbeitet:
Der heutige Wert beläuft sich auf 1000€.
Das wird ein intensives Jahr.
2. Korrektur von Tippfehlern und Grammatik#
Selbst wenn die OCR-Erkennung korrekt ist, können Tipp- und Grammatikfehler aus dem Originaldokument übernommen werden. Hier ist eine gründliche Überprüfung erforderlich.
Original (nach OCR):
Die Vereinbarung wurde am 15. März 2023 unterschireben.
Nachbearbeitet:
Die Vereinbarung wurde am 15. März 2023 unterschrieben.
3. Wiederherstellung der Formatierung#
OCR kann die Formatierung von Texten, wie z.B. Absätze, Überschriften, und Aufzählungen, nicht immer richtig interpretieren. Eine manuelle Nachbearbeitung ist oft notwendig, um die ursprüngliche Struktur des Dokuments wiederherzustellen.
Original (nach OCR):
Kapitel 1: Einleitung
Dieser Text behandelt das Thema OCR.
- Punkt 1
- Punkt 2
Kapitel 2: Methodik
Die Methode basiert auf...
Nachbearbeitet:
Kapitel 1: Einleitung
Dieser Text behandelt das Thema OCR.
- Punkt 1
- Punkt 2
Kapitel 2: Methodik
Die Methode basiert auf...
4. Überprüfung auf Vollständigkeit#
Manchmal fehlen nach der OCR-Erkennung Teile des Textes, insbesondere wenn das Originaldokument beschädigt ist oder schlecht gescannt wurde.
Original (nach OCR):
Die Forschungsergebnisse zeigen, dass...
Zur weiteren Überprüfung...
Nachbearbeitet:
Die Forschungsergebnisse zeigen, dass die Effizienz der neuen Methode signifikant höher ist.
Zur weiteren Überprüfung der Ergebnisse wurde eine zweite Studie durchgeführt.
5.1.2. 🚀 Your turn: Interaktives Beispiel#
Now that you have an understanding of the various OCR post-processing methods, you can try out the interactive exercises below!
In this interactive element, you can use the check boxes to see how the post-processing steps explained above work in practice. Once a certain category is selected, the corresponding corrections will be highlighted in the text. Feel free to try with different combinations to see how the entire workflow comes together!
In this second interactive widget, your goal is to match each text snippet with its correct post-processing category. Read the small blocks of text and try to select the category you think fits best. If your guess is correct, the text will turn green and reveal the correction; if incorrect, you will be prompted to try again.
Wählen Sie für jeden Textausschnitt die passende Nachbearbeitungs-Kategorie aus. Bei richtiger Auswahl wird der Text automatisch korrigiert.
5.1.3. Fazit#
Die OCR-Nachbearbeitung ist ein entscheidender Schritt, um sicherzustellen, dass digitalisierte Texte korrekt und nützlich sind. Obwohl die OCR-Technologie kontinuierlich verbessert wird, bleibt die Nachbearbeitung ein wichtiger Bestandteil des Workflows zur Textdigitalisierung. Indem Sie sorgfältig Erkennungsfehler korrigieren, Tippfehler und Grammatik überprüfen, die Formatierung wiederherstellen und die Vollständigkeit sicherstellen, können Sie die Qualität Ihrer digitalisierten Dokumente erheblich verbessern.