Darin zeigen sich zwei Felder für Anschlussforschungen: Erstens wäre zu erproben, ob sich bessere Pipelines für die automatisierte NLP-Tool-Fehleridentifikation ohne Annotationsdaten konzipieren lassen, dafür wäre es hilfreich, die Pipeline auf einem kleinen Set an Gold-Standard-Annotationen zu evaluieren; zweitens könnte auf der Grundlage unserer Pipeline gegen die Baseline von 53,33 % das regelbasierte Typologisierungsverfahren optimiert werden. Die manuelle Annotation einer kleinen Sammlung von Gedichten mit Informationen zum Abweichungscharakter jedes einzelnen Wortes würde es ermöglichen, unsere Annahme, dass unser Verständnis der Devianz durch die Nutzbarmachung des Problems der Domänenadaption von NLP-Tools operationalisiert werden kann, zu prüfen. So könnte sichergestellt werden, dass wir durch die Fehlertypisierung der NLP-Tools tatsächlich etwas über die Spezifik des Literarischen erfahren.