<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:12pt" xml:space="preserve">In den Digital Humanities (DH) wird seit einigen Jahren über einen „computational turn“ (Berry 2011, Heyer 2014) diskutiert, der die aktuellen Algorithmen und Computertechniken des maschinellen Lernens und des tiefen Lernens stärker berücksichtigt. Beispiele sind das auf word embeddings basierende </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" style="font-size:12pt">word2vec</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:12pt" xml:space="preserve"> Modell, das darauf trainiert ist, sprachliche Zusammenhänge von Wörtern zu rekonstruieren (Mikolov 2013), oder </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" style="font-size:12pt">fastText</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:12pt" xml:space="preserve"> und </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" style="font-size:12pt">GloVe</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:12pt" xml:space="preserve">, die ebenfalls zur Textklassifikationen auf der Grundlage von word embeddings erstellt wurden. Diese Technologien haben sich in verschiedensten Bereichen der Verarbeitung von Bilddateien, Online-Datenbanken, der Erkennung natürlicher Sprache, prosodischer Daten und verschlüsselter Textdaten bewährt. Dennoch fehlt es in der Literaturwissenschaft und insbesondere der Textanalyse (Prosa, Lyrik, Drama) bis heute an einer Anwendung dieser neuen Methoden des maschinellen bzw. tiefen Lernens. </hi>