<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="" style="font-size:12pt">Berufsangaben kommen in sehr vielen historischen Quellen vor, besonders in seriellen Quellen wie Kirchenbüchern, Adressbüchern, Mieter-, Einwohner- und Bürgerlisten etc. Für eine Vielzahl von Forschungsgebieten bildet nicht nur die Standardisierung, sondern vor allem eine ordnende Klassifikation dieser Nennungen eine zentrale Voraussetzung zur tatsächlichen Analyse von Berufen nach verschiedenen möglichen Ordnungsprinzipien. Einen Ansatz bildet die „Ontologie der historischen Amts- und Berufsbezeichnungen (OhdAB)“ (Moeller 2019, Moeller 2021), die Amts- und Berufstätigkeit des 16. bis 20. Jahrhunderts klassifiziert. Der Vortag beschäftigt sich mit der automatisierten Zuordnung von Variantenschreibungen von Amts- und Berufsbezeichnungen zu den Berufsgattungsnamen dieses Klassifikationsansatzes und damit zu einer verknüpften Klassifikation nach Tätigkeitskonzepten und Anforderungsniveaus, die auf der Methodik der Klassifikation der Berufe 2010/2020 aufbaut (Bundesagentur für Arbeit 2021). Dabei bleibt es unberücksichtigt, ob diese Varianten aus fehlerhaften Lese- und Schreibprozessen durch Mensch oder Maschine bzw. aus Variantenschreibungen der Quellen resultieren. Im Mittelpunkt des Beitrags steht der Algorithmus zur Identifizierung von Berufsbezeichnungen in strukturierten Quellen. Entwickelt wurde eine Vorgehensweise des Machine Learnings zur Erkennung von Variantenschreibungen, die im Vortrag vorgestellt wird. Diese besteht aus einem komplexen Workflow eines automatisierten Preprocessings zur Identifizierung bzw. Separierung der eigentlichen Berufsangaben und einer auf einem Algorithmus beruhenden Zuordnung unbekannter Varianten zur Klassifikation. Dieser Algorithmus wurde auf der Basis bereits zur Klassifikation (OhdAB) zugeordneter Varianten entwickelt und trainiert. Am Beispiel eines unbereinigten und stark heterogenen Datensatzes des Vereins für Computergenealogie (Verein für Computergenealogie 2021) wurde eine Erkennungsrate von 75 Prozent der Berufsangaben ermittelt, wobei nur fünf Prozent fehlerhaften Zuordnungen zu identifizieren sind.</hi>