Den Kern im Projekt <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">VisArgue</hi> bildet die Extrahierung von kausalen und adversativen Argumentstrukturen (Bögel et al. 2014), um Instanzen von Begründungen, Schlussfolgerungen und Gegenargumenten im Diskurs herausfinden zu können. Dies geschieht mithilfe eines linguistisch motivierten, regelbasierten Systems, das explizite Diskurskonnektoren automatisch disambiguiert und die Teile des Arguments im Diskurs verlässlich annotiert. Diese Annotationen dienen als Basis für die Visualisierung von deliberativen Mustern über den Diskurs hinweg und die damit einhergehende Interpretation desselben. Im Gegensatz zur regelbasierten Extrahierung werden im Projekt <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">ePol</hi> maschinelle Lernverfahren angewandt, die jene Abschnitte in Zeitungstexten für eine inhaltsanalytische Auswertung identifizieren, die sprachliche Muster ökonomisierter Begründungen für Politik enthalten. Allerdings finden sich in Zeitungstexten nur sehr wenige explizite Argumentstrukturen, die einer formalen Anforderung expliziter Formulierung von beispielsweise Prämisse, Schlussregel und Schlussfolgerung genügen. Muster der hier eher implizit enthaltenen Begründungsstrukturen können anhand einer Menge von annotierten Beispielargumenten gelernt und zur Identifikation ähnlicher Textabschnitte angewendet werden, ohne dass eine bestimmte Form der Argumente explizit vorgegeben wird. Im <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">e-Identity</hi> Projekt wurden die Potentiale für computer- und korpuslinguistische Methoden erschlossen, die eine interaktive und flexible Tiefenanalyse der Mobilisierung unterschiedlicher kollektiver Identitäten in öffentlichen Debatten über Krieg und Frieden ermöglichen. Maschinelle Lernverfahren kamen dabei sowohl bei der inhaltlichen Bereinigung der mehrsprachigen Textkorpora sowie bei der halb-automatischen Identifikation der unterschiedlichsten kollektiven Identitäten zum Einsatz.