Aktuell erfahren in der Computerlinguistik und generell im Data Mining neuronale Netze großen Zuspruch, die den Prozess des maschinellen Lernens nach dem Modell des menschlichen Gehirns gestalten. Solche Systeme, „Deep Learning“-Systeme genannt, sind in der Lage, Muster in den Daten zu erkennen, ohne dass vorher explizit die Eigenschaften festgelegt werden, die getestet werden sollen. Zudem findet das Lernen auf mehreren verborgenen Ebenen statt, so dass das Lernen nicht beobachtet und damit auch die Frage, welche Eigenschaften nun welchen Einfluss auf das gelernte Modell haben, kaum beantwortet werden kann.