Dem Zuordnungstool zur Seite gestellt werden soll ein Werkzeug zur algorithmischen Zuordnung von Archivobjekten zu den verschiedenen Indexbegriffen. Über Maschinenlernprozesse sollen die einzelnen Objekte beziehungsweise die Objektmetadaten und ihr jeweiliger Kontext analysiert werden. Dabei werden verschiedene externe Linked-Data-Ressourcen abgefragt und in die Analyse mit einbezogen. Daraus werden im Ergebnis Vorschläge für die Zuordnung der einzelnen Archivobjekte zu den verschiedenen Vokabularen generiert. Die Vorschläge dienen der Unterstützung des Fachpersonals und der Nutzer bei der Auswahl der passenden Indexbegriffe und können von diesen mit dem Zuordnungstool umgesetzt werden. Der hohe Anteil unstrukturierter Daten aufgrund der Erschließung in verschiedenen Freitextfeldern in den Archiven stellt die Arbeit in diesem Arbeitspaket vor besondere Herausforderungen. Unterschiedliche Ansätze (Improved Fisher Vector, Convolutional Neural Networks) sollen daher auf ihre Eignung für archivische Erschließungsdaten erprobt werden.