<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Topic Modeling</hi> gilt als Technik, die – in einem weiteren Sinn gefasst – semantische Strukturen in größeren Textkorpora zu identifizieren vermag (vgl. etwa Schöch 2017: 42). Die von mir verwendeten <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Topics</hi> wurden auf dem gesamten in <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" xml:space="preserve">Abbildung 2 </hi>dargestellten Dramenkorpus trainiert, wobei die Figurenrede eines jeden Dramas nochmals in Segmente von je 1000 Tokens unterteilt ist. Vorab wurde das Wortmaterial auf Nomen, Adjektive und Vollverben beschränkt. Um die <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Topics</hi> zu trainieren, greife ich auf das von David M. Blei, Andrew Y. Ng und Michael I. Jordan (2003) vorgeschlagene probabilistische Modell <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Latent Dirichlet Allocation</hi> zurück. Für die maschinelle Klassifikation setze ich ein Modell mit 20 <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Topics</hi> (T1–T20) ein, das einen guten Kompromiss bietet zwischen der Interpretierbarkeit einzelner <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Topics</hi> und ihrer Eignung, die Texte diachron zu unterscheiden.