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Maschinelles Lernen im Archiv

Wie kann maschinelles Lernen die Archivarbeit effizienter und besser machen, sowohl für die Archivar*innen wie für die Benutzer*innen? Das Whitepaper fasst praxisnah den Wissensstand zu den neuen Verfahren und ihren Chancen, Risiken und Nebenwirkungen zusammen, und zwar mit Fokus auf die automatisierte Tiefenerschliessung und aus Sicht des Archiv-Zugangs.

Anregungen und Rückmeldungen nimmt die AG Zugang und Vermittlung gerne entgegen.

How can machine learning make archive work more efficient and better for both archivists and users? This white paper aims to summarise the current state of knowledge on the new processes and their opportunities, risks and side effects in a practical way, with a focus on automated depth indexing and from the perspective of archive access.

The Access and Mediation Working Group welcomes suggestions and feedback.