Für die folgende Indizierung werden die vorhandenen Volltexte in Teilstücke geteilt, mit einem <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Sentence Encoder</hi> ( <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Flax Sentence Embedding</hi><ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="4" target="ftn4" />) vektorisiert und in eine Vektor-Datenbank ( <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Marqo</hi><ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="5" target="ftn5" />) geladen. Die einzelnen Buchseiten werden eingelesen und automatisch segmentiert, die dann jeweils vektorisiert und für die Ähnlichkeitssuche indiziert werden. Mit diesem Ansatz sollen die Texte – ähnlich wie die Bilder – durch Textabfragen semantisch durchsuchbar werden. Im Gegensatz zum von uns für die Bildanalyse angewandten <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Transfer Learning</hi>, ist es in diesem <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Zero-Shot</hi> Ansatz nicht notwendig, zuvor einen Trainingsdatensatz mit viel Ressourcenauwand zu erstellen. Zudem ermöglicht uns dieser Ansatz, Möglichkeiten zur Erschließung von Themenzusammenhängen und Bedeutungskontexten innerhalb unseres nicht zuletzt aufgrund der unterschiedlichen Sprachen stark heterogenen Textkorpus mittels moderner LLM-Technologie zu evaluieren.