In dem hier vorgeschlagenen Beitrag haben wir ein neues, multimodales Verfahren für die Klassifizierung von Bildinhalten vorgestellt, das auf der Kombination von NLP-Methoden mit Bildklassifizierungsverfahren beruht. Ziel war, Objekte nicht alleine nach einem Schema flacher Label, sondern in einer kontextgerechteren Weise zu klassifizieren, wobei dieser Kontext von einschlägigen historischen Domänepublikationen gebildet wird. Dieses Klassifizierungsverfahren bietet einen Zugang zur multidimensionalen Einbettung der Artefakte in die Lebenswelt und deren sprachlicher Widerspiegelung. Dieser Umstand ist von besonderem Nutzen, um multifunktionale Objekte zu klassifizieren, ohne dabei auf mehrere Klassifikatoren und einen komplexen Annotationsprozess mit mehreren Labeln zurückgreifen zu müssen. Die Ergebnisse sind ermutigend. Auch mit einem sehr einfachen CNN erreichten wir eine Genauigkeit von 0,59. Als nächsten Schritt möchten wir mit einem komplexeren CNN und einem ausgeweiteten Bildkorpus trainieren (um bekannte Probleme wie overfitting zu reduzieren). Unser Vergleichsexperiment mit einem herkömmlichen, auf flachen Labeln beruhenden Zugang hat gezeigt, dass unter Effizienzgesichtspunkten, d. h. im direkten Vergleich der Metriken, unser Verfahren nicht nur vergleichbare Resultate liefert, sondern zugleich auch in einer reichhaltigeren Beschreibung des Bildes resultiert.