In den letzten Jahren hat die Verwendung von Bildklassifizierungverfahren wie Neuronalen Netzen auch im Bereich der historischen Bildwissenschaften und der Heritage Informatics weite Verbreitung gefunden (Lang, Ommer 2018). Diese Verfahren stehen dabei vor einer Reihe von Herausforderungen, darunter dem Umgang mit den vergleichsweise kleinen Datenmengen sowie zugleich hochdimensionalen Datenräumen in den digitalen Geisteswissenschaften. Meist bilden diese Methoden die Klassifizierung auf einen vergleichsweise flachen Raum ab. Dieser „flache“ Zugang verliert im Bemühen um ontologische Eindeutigkeit eine Reihe von relevanten Dimensionen, darunter taxonomische, mereologische und assoziative Beziehungen zwischen den Klassen beziehungsweise dem nicht formalisierten Kontext. Eine in (Donig, Christoforaki, Bermeitinger, Handschuh 2019) vorgeschlagene Lösung, diese Beziehungen wieder in den Prozess der Klassifizierung zurückzubringen, ist, sich die größere Ausdruckskraft von textbasierten Modellen zunutze zu machen, um die Fähigkeiten visueller Klassifikatoren zu erweitern.