Wie wir gedruckte Findbücher in unsere Datenbank bekommen, ohne zu viel Zeit in manuelle Arbeiten zu investieren

Bücherstapel. Photo by LUM3N on Pixabay.

Viele Archive kennen diese Situation: Es gibt ein archivisches Fachinformationssystem (AFIS), über das Archivgut erschlossen und für eine Online-Recherche bereitgestellt wird. Doch gleichzeitig existiert zu einigen Beständen auch noch eine Reihe älterer gedruckter Findbücher im Lesesaal. Diese Bestände können nicht in der Datenbank recherchiert werden.

Um für diese Bestände zeitgemäße Recherchemöglichkeiten bieten zu können, müssen die Erschließungsinformationen aus den analogen Findbüchern in das digitale Fachinformationssystem übertragen werden. Wie geht das, ohne dass Archivar*innen zu viel wertvolle Arbeitszeit in manuelle Arbeitsschritte investieren? In diesem Beitrag zeigen wir an einem Beispiel, wie wir dieses Problem im FDMLab angegangen sind und was wir dabei gelernt haben.

Der Prozess

flowchart LR A[Findbuch] --> |OCR| B[Word] --> |Textexport| C[Text] --> |Daten Transformation| D[CSV] --> |Import| E[(AFIS)]

Überblick über unseren Prozess, es folgen die einzelnen Bearbeitungsschritte im Detail.

Findbuch digitalisieren und Volltexterkennung durchführen

flowchart LR A[Findbuch] --> |OCR| B[Word]

Im FDMLab wollen wir das Findbuch „Fürstlich Thurn und Taxissches Archiv Obermarchtal Grafschaft Friedberg-Scheer“1 bearbeiten, das 1.517 Urkunden des 14. bis 19. Jahrhunderts enthält. Das Findbuch wurde im Vorfeld digitalisiert und es wurde eine Volltexterkennung mittels OCR durchgeführt. Das Ergebnis hat das FDMLab in Form einer docx-Datei erhalten.

Extraktion der Erschließungsdaten

flowchart LR B[Word] --> |Textexport| C[Text]

Ziel ist es nun, die Daten in ein maschinenlesbares Format umzuwandeln, das wir später in unser AFIS importieren können. Hierfür wandeln wir die Datei in eine txt-Datei um.

Die docx-Datei ist aus zwei Gründen nicht für die weitere automatische Verarbeitung der Daten geeignet:

  1. Word verwendet schwebende Felder, um manchen Text so zu platzieren, wie er vermeintlich im Original vorlag. Diese Felder müssen in der Struktur des XML-Dokuments erstmal gefunden und dann deren Position im Text separat berechnet werden. Daher ist es einfacher, mit dem Reintext zu arbeiten, in dem der Text schon “richtig” formatiert ist.
  2. Word hat einige Findbuchnummern und Datumsangaben als Aufzählfelder deklariert. Eine manuelle Korrektur oder Veränderung eines solchen Feldes (z.B. wegen OCR oder Layoutproblemen) kann unerwartete Seiteneffekte haben. Beispielsweise wird in so einem Fall beim Einfügen einer Leerzeile von Word automatisch eine Findbuchnummer mehrere Seiten später hochgezählt.

Es hat sich bewährt, eine Ausgabe des analogen Findbuchs stets zur Hand zu haben, um

  • fehlende/fehlerhafte Abschnitte korrigieren zu können,
  • Kürzel verstehen und auflösen zu können,
  • Validitätschecks (Anzahl Einträge, …) durchführen zu können.
flowchart LR C[Text] --> |Daten Transformation| D[CSV]

Aus der txt-Datei können mit Verfahren der automatischen Textextraktion die verschiedenen Findbucheinträge aus dem Gesamtdokument separiert und die einzelnen Erschließungsdaten wie Titel, Datierung, Signatur etc. extrahiert werden. Die extrahierten Daten werden in eine csv-Datei geschrieben, da sich das csv-Format für den Import in das AFIS eignet.

In diesem Projekt haben wir ausschließlich sogenannte reguläre Ausdrücke verwendet, um Muster zur Datenextraktion zu definieren. Mit dem regulären Ausdruck \d{4}(-\d{2}){0,2} lässt sich zum Beispiel ein Datum in der Form 2020, 2020-03 oder 2020-03-28 erkennen. Auf Details werden wir in separaten Artikeln nochmal eingehen.

Import der Erschließungsdaten ins AFIS

flowchart LR D[CSV] --> |Import| E[(AFIS)]

Die csv-Datei enthält die Erschließungsdaten in einem strukturierten, maschinenlesbaren Format. Sie kann mit einem Übernahmeassistenten verarbeitet werden, der einen automatischen Import der Daten in das AFIS ermöglicht.

War bis hierher technisches Wissen gefragt, braucht es nun archivarische Expertise, denn im nächsten Schritt geht es um das Mapping der extrahierten Daten mit den Datenfeldern im Erschließungsformular für Urkunden. Nachdem die csv-Datei ausgelesen und das Mapping im Übernahmeassistenten vorgenommen wurden, können die Daten in einem Arbeitsgang in das AFIS importiert und unter einem zuvor definierten Punkt in der Tektonik eingehängt werden.

Freischalten der Erschließungsdaten für die Online-Recherche

Die Erschließungsdaten können jetzt an das Online-Findmittelsystem (OLF) des LABW übertragen und für die Internetrecherche freigeschaltet werden. Nutzer*innen können nun online nach Urkunden der Grafschaft Friedberg-Scheer recherchieren und müssen nicht mehr auf die Printversion des Findbuchs zurückgreifen.

Lessons Learned

Nach der Bearbeitung des Findbuchs können wir die folgenden Punkte als Lessons Learned mitnehmen:

  1. Die automatische Textextraktion stellt ein geeignetes Verfahren für die Automatisierung der Übertragung von Findbüchern in die archivische Datenbank dar. Trotzdem gab es nach wie vor noch manuelle Nacharbeiten. Dies resultiert u.a. daraus, dass das gedruckte Findbuch zwar auf den ersten Blick eine normierte Form besitzt, bei näherem Hinsehen aber verschiedene Unregelmäßigkeiten bei Struktur, Layout und auch sprachlicher Gestaltung der Findbucheinträge sichtbar werden, die die Formulierung von Extraktionsregeln erschweren.
  2. Word ist als Dateiformat für die Datenextraktion ungeeignet. Da das Layout bei der Datenextraktion relevant ist, sollte, wenn möglich, direkt mit Bilddateien und reinen Textdateien (txt) gearbeitet werden 2.
  3. Bei der Findbuchextraktion ist eine enge Zusammenarbeit von technischem und archivfachlichem Personal empfehlenswert. Durch die Zusammenarbeit kann die Granularität der Datenextraktion schneller bestimmt und die anschließende Abbildung der extrahierten Daten auf das Erfassungsformular frustfrei durchgeführt werden.

  1. Dep. 30/1 T1 Fürstlich Thurn und Taxissches Archiv Obermarchtal Grafschaft Friedberg-Scheer. Urkundenregesten 1304-1802. Bearb. Von Robert Kretzschmar. Stuttgart 1993 (Inventare der nichtstaatlichen Archive in Baden-Württemberg ; Bd. 18), Online-Version des gedruckten Inventars. ↩︎

  2. Die digitale Druckvorlage ist natürlich noch besser geeignet. ↩︎

Elisabeth Klindworth
Elisabeth Klindworth
Archivarin

Ich arbeite daran, maschinelles Lernen in Form automatisierter Erkennung und Annotation digitaler Texte und Bilder in den Archivalltag zu integrieren, um Archivgut noch besser nutzbar zu machen.

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