Limitiert werden diese Ansätze jedoch durch die fehlende Integration von Informationen aus unstrukturierten Texten – wie Essays, Archivalien und Monografien. Diese sind domänenspezifisch in großer Menge vorhanden, aber durch manuelle Annotation nur sehr aufwändig zu erstellen. Verfahren des maschinellen Lernens bieten hier die Möglichkeit, Informationen durch automatisierte Wissensextraktion zu gewinnen (Abbildung 1). In den Digital Humanities gibt es erste Ansätze, Triplets aus Texten automatisiert zu extrahieren und damit Wissensgraphen zu kuratieren oder zu erweitern: Beispiele sind Arbeiten zur Erschließung von digitalisiertem Archivmaterial (Sack 2021, Vogeler 2019), zur Extraktion von Entitäten und Relationen in Giorgio Vasaris <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Künstlerviten</hi> (Santini et al. 2022) oder zur Erstellung eines Graphen aus historischen Enzyklopädien (Hagen 2023); auch automatisierte Verfahren mit Problemstellungen in domänenspezifischen Anwendungen wurden untersucht (Jain et al. 2022).