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1. Language model assisted OCR classification for Republican Chinese newspaper text

   Autor*in: Henke, Konstantin; Arnold, Matthias

   Erschienen: 29 Feb. 2024

   Verlag:  Taiwanese Association for Digital Humanities, Taipeh, ROC ; Universitätsbibliothek Heidelberg, Heidelberg

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   Heidelberg: Universitätsbibliothek Heidelberg

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   Universitätsbibliothek Heidelberg

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   Hinweise zum Inhalt

   Volltext (kostenfrei)

   Quelle:	Verbundkataloge
   Sprache:	Englisch
   Medientyp:	Buch (Monographie)
   Format:	Online
   Weitere Identifier:	urn: urn:nbn:de:bsz:16-heidok-314169 doi: 10.11588/heidok.00031416
   Umfang:	1 Online-Ressource (20 Seiten), Illustrationen

2. <<Die>> Funktion nackter Körper im Holocaust-Spielfilm 1948-1975

   eine phänomenologische Filmanalyse
   Autor*in: Henke, Konstantin

   Erschienen: 2012

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   Hinweise zum Inhalt

   Volltext am Hochschulschriftenserver der UB Wien

   Quelle:	Verbundkataloge
   Sprache:	Deutsch
   Medientyp:	Dissertation
   Format:	Online; Druck
   Weitere Identifier:	urn: urn:nbn:at:at-ubw:1-29745.45433.710070-6
   Schlagworte:	Europa; Film; Judenvernichtung <Motiv>; Nacktheit <Motiv>; Geschichte 1948-1975;
   Umfang:	134 S.
   Bemerkung(en):	Wien, Univ., Dipl.-Arb., 2013

3. Language Model Assisted OCR Classification for Republican Chinese Newspaper Text

   Autor*in: Henke, Konstantin; Arnold, Matthias

   Erschienen: 2024

   Verlag:  Taiwanese Association for Digital Humanities

   In this work, we present methods to obtain a neural optical character recognition (OCR) tool for article blocks in a Republican Chinese newspaper. Our basis is a small fraction of the image corpus for which text ground truth exists. We introduce a... mehr

   • Bibliographische Angaben
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   • Beschreibung

   Volltext:	https://archiv.ub.uni-heidelberg.de/volltextserver/31416/ https://archiv.ub.uni-heidelberg.de/volltextserverhttps://archiv.ub.uni-heidelberg.de/volltextserver/31416/7/Language_model_Henke_Arnold_2023.pdf
   Zitierfähiger Link:	https://doi.org/10.11588/heidok.00031416 https://doi.org/10.6853/DADH.202310_(12).0001 https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:16-heidok-314169

   In this work, we present methods to obtain a neural optical character recognition (OCR) tool for article blocks in a Republican Chinese newspaper. Our basis is a small fraction of the image corpus for which text ground truth exists. We introduce a character segmentation method which produces over 90,000 labeled images of single characters and train a GoogLeNet classifier as an OCR model. In addition, we create synthetic training data from character images extracted from Song-Ti fonts. Randomly augmented on the fly and used for pre-training, they increase OCR accuracy from 95.49% to 96.95% on our test set. Finally, we employ post-OCR correction based on a pre-trained masked language model and present heuristics to select the required hyperparameters, by which we are able to correct 16% of remaining classification errors, increasing accuracy on the test set to 97.44%.

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   Quelle:	BASE Fachausschnitt AVL
   Sprache:	Englisch
   Medientyp:	Bericht
   Format:	Online
   DDC Klassifikation:	Datenverarbeitung; Informatik (004); Bibliotheks- und Informationswissenschaften (020); Andere Sprachen (490); Literaturen anderer Sprachen (890); Geschichte Asiens; des Fernen Ostens (950)
   Lizenz:	info:eu-repo/semantics/openAccess ; Please see front page of the work (Sorry, Dublin Core plugin does not recognise license id)