Die vorliegende Kurzzusammenfassung unseres Vortrags schlägt ein Verfahren für eine Einbeziehung semantischer Kontextinformation in den Bildklassifizierungsprozess mit Deep Neural Networks vor. Das Verfahren entsteht im Rahmen des Neoclassica-Projekts und zielt insbesondere darauf, die Erkennung von Mobiliar in historischen Darstellungen von Innenräumen zu verbessern. Der multimodale Zugang wird, so die Hoffnung, dazu beitragen, Schwierigkeiten, denen wir in unserer bisherigen Arbeit begegnet sind - wie der Herausforderung unscharfer Konzepte oder dem Problem der Klassifizierung in semantischen Hierarchien - besser gerecht zu werden. Zukünftige Schritte werden sich auf drei Gebiete erstrecken. Erstens bedarf die Konstruktion eines domäne- und aufgabengerechten DSMs weiterer Verfeinerung. Es gilt zu evaluieren, ob der Umfang des Korpus für das beabsichtigte Ziel bereits ausreichend ist. Qualitätskriterien für eine Evaluierung müssen entwickelt werden, die nicht alleine nach NLP-Maßstäben, sondern auch im Domänezusammenhang sinnvoll sind. Zweitens gilt es eine adäquate Lösung für den Umgang mit zusammengesetzten Ausdrücken zu finden. (Zur Herausforderung semantischer Kompositionalität im Kontext des DSM vgl. Baroni et al., 2014).