<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold">Aktueller Stand der Annotationsarbeit und Ausblick:</hi> Aktuell haben wir bereits über 30.000 Sätze mit solchen NEs annotieren können, hinzu wird eine weitere solche Menge in der zweiten Phase der Annotation kommen. Zum Abschluss dieser Arbeit werden wir der DH-Fachcommunity den ersten Datensatz überhaupt für die klassische arabische Sprache von solcher Art und Dimension als Open-Source Ressource (Lizenz: CC-BY-4.0) auf <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">GitHub</hi> bereitstellen, welcher ein ideales Fundament für weiterführende Anwendungen von Sprachmodellen wie <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" xml:space="preserve">Word2vec </hi>(Mikolov 2013), <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" xml:space="preserve">LSTM </hi>(Lample 2016; Ahmed 2018), <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" xml:space="preserve">BERT </hi>(Devlin 2019) sein wird. Begleitend hierzu werden wir eine erste Datenanalyse mit eben diesen Sprachmodellen durchführen und über die Ergebnisse (Precision, Recall und F1-Score) berichten. Unsere innovative, interdisziplinäre Annotationsarbeit legt damit die ersten Bausteine für die Analyse klassischer arabischer Texte mit modernen Verfahren des Maschinellen Lernens, so dass auch der Bereich der Islamwissenschaft und historischen Theologie von der Digitalisierungswelle profitieren kann.