Lolland Falsters Stifs Adressecontoirs Efterretninger
Link til fritekstsøgning: https://hislabaau.shinyapps.io/Maribo/
Udgivelsessted: Maribo (1809-1835); Nykøbing (1835-)
Periode dækket: 1809-1843
Navne: Lollands Falsters Stifts Kongelig priviligerede Adresse-Contoirs Efterretninger, som forsendes med Ride-Posten (1809-1824); Lollands og Falsters Stifts Kgl. alene priv. Adresse-Contoirs Efterretninger (1824-1835); Lolland-Falsters Stifts-Tidende (1835-)
Digitaliseret: December 2024 - Juli 2025
Digitaliseret af: Johan Heinsen
Billedproveniens: LOAR
Version: 1.0
Præcision af tekstgenkendelse
Kendte udfordringer, der forårsager ujævn præcision:
Årgangen 1815 mangler. Det skyldes, at denne ikke har været del af det gamle Statsbiblioteks avissamling og derfor ikke findes i den mikrofilmede samling.
I årgangene 1820-21 er teksten delvist udvisket.
I årganene 1836-38 bløder blæk fra bagsiden ofte igennem og skaber falske positiver for linjegenkendelsen. Dette kommer til udtryk ved linjer, der ikke findes i selve avisen, og hvor modellen indsætter skud på ikke-eksisterende tekst.
Forklaring af datasættets kolonner
text: Indeholder den identificerede tekst. Teksten er segmenteret. Algoritmen er designet til at transkribere bogstavret og tekstsøgninger skal indrettes derefter. Det er denne variabel, der søges i via søgeknappen. Søgefeltet godtager regex.
id: Dette er et unikt id for den givne tekst. Vær opmærksom på, at disse id’er opdateres for hver udgave af datasættet.
dato: Datoen for udgivelsen i formatet år-måned-dag. Du kan klikke på datoen og læse hele udgaven for den givne dato.
pwa (= predicted word accuracy): Denne kolonne indeholder en beregnet score for præcisionen på tekstgenkendelsen. Værdierne rangerer mellem 0 og 1.
vis lignende tekster: Her har du mulighed for en alternativ filtrering, der viser en given teksts 25 nærmeste slægtninge i avisen. Slægtskabet er udregnet på baggrund af teksternes placering i et semantisk rum skabt via en encoder-model (https://huggingface.co/JohanHeinsen/Old_News_Segmentation_SBERT_V0.1) og Facebook Artificial Intelligence Similarity Search (https://faiss.ai/index.html).
link: her kan du gå til den oprindelige affotografering, der er tilgængelig i Mediestream.