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Transkription, Kollationierung und Normalisierung mit den MKNetwork Apps

Alexander Lasch

Die MKNetwork Apps sind eine Gruppe von Web Apps, die auf Basis des Google AI Studio (und damit Gemini als GenKI) erstellt worden sind. Öffentlich zugänglich sind

Da es im Moment Probleme mit dem Publishing von Web Apps gibt, stellen wir diese erst einmal zurück, und empfehlen, ausschließlich die bekannten und verlinkten Google AI Studio Apps zu nutzen. Mit den Apps ist es möglich, große Mengen an historischen Quellen in bisher nicht gekannter Präzision in (maschinen)lesbare Form zu bringen. In diesem Artikel dokumentieren wir Veröffentlichungen sowie Updates und ordnen den Gebrauch der Apps im Kontext der Forschung im MKNetwork ein.

Weitere Apps sind im Einsatz und in Entwicklung, aber noch nicht öffentlich zugänglich. Bei Nutzung der Apps verweisen Sie bitte auf: Alexander Lasch. 2026. Transkription, Kollationierung und Normalisierung mit den MKNetwork Apps. MKNetwork. DOI: 10.58079/15cdn.

Update 09.03.2026
Da es derzeit Probleme gibt mit dem Publishing von Web Apps, haben wir diese vorerst zurückgezogen. Bitte nutzen Sie AI Studio. Die Google AI Studio App des Normalization Desk wurde nach kleinen Änderungen auf die Version 0.3 gehoben, das Disambiguation Desk auf Version 0.2.
Update 21.02.2026
Die Apps wurden nach Testphasen publiziert. Es ist möglich, dass es während der Arbeitsphasen zu Fehlern kommt. Laden Sie die App dann einfach neu. Grund dafür kann z.B. sein, dass die Daten, die Sie einstellen, vom Umfang her (sowohl Datei- als auch Textumfang) zu groß sind. Wir haben für den gesamten Workflow gute Erfahrungen gemacht mit Textumfängen um die 20.000 Zeichen je Durchgang. Reduzieren Sie im Zweifelsfall die eingespeiste Datenmenge.
Update 18.01.2026
Die App MKNetwork Transcription Desk wurde funtional erweitert (v0.3 public). Neu hinzu kommt die App MKNetwork Disambiguation Desk – mit ihr können unterschiedliche Transkriptionen eines Textes zur Qualitätssicherung kollationiert werden. Die Güte der Transkriptionen kann vorher mit dem Transcript Accuracy Auditor von Doug Boyd getestet werden. Nach der Kollationierung kann dann die App MKNetwork Normalization Desk (v02. public) genutzt werden. Um die besten Ergebnisse zu erhalten, schlagen wir vor, systemweit eine “Temperature” von 0.1 oder 0.2 einzustellen. Das sorgt dafür, dass die Transkription & Normalisierung strikter am Ausgangsmaterial erfolgt. Zur automatischen Qualitätssicherung kann darüber hinaus folgender Workflow nützlich sein: (1) Zweifache automatische Transkription einer Quelle mit dem Transkription Desk. (2) Vergleich der beiden Transkripte im Disambiguation Desk. Ausgabe des Vergleichstextes inklusive der Varianten (z.B. [ſo][so]) als TXT-Export. (3) Erneute Transkription der Quelle im Transkription Desk mit erweiterter Instruktion: “Nutze dieses Transkript zur Orientierung. Dort, wo Varianten markiert sind (z.B. [ſo][so]) prüfe genau und gib die wahrscheinlichere Variante im Abgleich mit der Quelle aus.” Danach ist ins Instruktionsfeld noch der Vergleichstext einzufügen und die Transkription zu starten.
Die Apps sind im Google AI Studio auf Basis von Gemini 3 Pro hinterlegt. Nutzen Sie Google Chrome oder Microsoft Edge.
Stand 14.12.2025
Die App MKNetwork Transcription Desk wurde funtional erweitert (v0.2 public) und die App MKNetwork Normalization Desk (v02. public) ist nun frei verfügbar. Die Apps sind im Google AI Studio auf Basis von Gemini 3 Pro hinterlegt. Nutzen Sie Google Chrome oder Microsoft Edge.


Nur der Text ist unter der Lizenz Creative Commons Namensnennung 4.0 International nutzbar. Alle anderen Elemente (Abbildungen, importierte Anhänge) sind „Alle Rechte vorbehalten“, sofern nicht anders angegeben.


OpenEdition schlägt Ihnen vor, diesen Beitrag wie folgt zu zitieren:
Alexander Lasch (18. Januar 2026). Transkription, Kollationierung und Normalisierung mit den MKNetwork Apps. MKNetwork. Abgerufen am 12. Mai 2026 von https://doi.org/10.58079/15cdn


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