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Bibliotheken k��nnen in vielen Bereichen k��nstliche Intelligenz einsetzen. Machine Learning bietet vielversprechende Einsatzm��glichkeiten, unter anderem in der Erschlie��ung von digitalisierten historischen Buchbest��nden. Der vorliegende Artikel pr��sentiert eine Anwendung f��r die Ermittlung von Provenienzen an zwei Beispielen aus dem Bestand der ��sterreichischen Nationalbibliothek. Als bin��re Bildklassifikatoren wurden Convolutional Neural Networks eingesetzt. Gezeigt werden soll auch, dass mit einem einfachen Setting bereits gute Ergebnisse erzielt werden k��nnen., Artificial Intelligence offers a wide range of opportunities in the library domain. Among other applications, Machine Learning methods are suitable for discovery in digitized historical book collections. This article presents two examples for the use of Machine Learning in provenance research about collections of the Austrian National Library. We have used Convolutional Neural Networks as binary image classifiers. We also want to demonstrate that simple settings can already yield good results.

(VLID)5274680

Kooperationen zwischen Bibliotheken und Digital Humanities (DH)-Forschung entwickeln sich zunehmend, auch wenn noch viel Potenzial für Bibliotheken vor allem jenseits einer servicierenden Rolle besteht. Das Modell von embedded-librarianship bietet sich für gleichberechtigte Kooperationen an. Werden Bibliotheksdaten genutzt, sollte für einen gleichberechtigten Austausch der Datenfluss nicht nur unidirektional sein. Katalogdaten können qualitativ hochwertige Forschungsdaten für DH-Projekte sein. Deren Bearbeitung und Bereitstellung sollte nach Schwerpunkten und unter Einbezug des Domänenwissens von Forschungspartnern umgesetzt werden. Damit dies erfolgen kann, ist ein verändertes Verständnis von Katalogen und Katalogdaten nötig., Joint collaborations between libraries and Digital Humanities Researches are expanding. Still there is a lot of potential for libraries especially when leaving the service-approach behind. The concept of embedded librarianship offers a valuable model for such parternships. Whenever library-data becomes research-data, the direction of the data-flow is unfortunately often one-way. Metadata from library catalogs can be research-data of distinct quality. To ensure quality and relevance, libraries should integrate domainexpertise. Nonetheless a different understanding of library catalogs is needed as well.