Neben der Vorstellung der Untersuchungsdomänen und Textkorpora soll ebenso das methodische Vorgehen erläutert werden. So soll unter anderem der Annotationsprozess zur Erstellung des Datensatzes erläutert werden, auf dessen Grundlage dann zu einem späteren Zeitpunkt mithilfe des PubLayNet-Datensatzes (Zhong et al 2019) ein Mask R-CNN-Transferlernen (He et al 2017) für ein 19-Klassen-Problem (siehe Abb.1) durchgeführt werden soll. Da der Annotationsprozess selbst jedoch bereits zahlreiche nicht-triviale Entscheidungen in sich birgt, soll dieser hier besonders ausführlich beschrieben werden. Hierbei soll einerseits der Entscheidungsprozess für das Computer Vision Annotation Tool (CVAT) (Sekachev et al 2019) und gegen das Aletheia Document Analysis System (Clausner et al 2011) dargelegt werden sowie die Definition der zu annotierenden Klassen, die sich auch im Inter Annotator Agreement widerspiegeln und anderseits erste Analyseergebnisse vorgestellt werden, die auf der Grundlage der ersten Annotationen bereits möglich sind.