Abschließend stellen wir mit der Graphanalyse eine Perspektive vor, die in aktuellen Diskussionen zur sprachübergreifenden Plagiatserkennung diskutiert wird und eine Modellierung des im Text beschriebenen Wissens unternimmt (vgl. Franco-Salvador/Rosso/Montes-y-Gómez 2016). Anstelle eines Wörterbuchs zur Überbrückung des Sprachunterschieds wird hier ein semantisches Netz – in unserem Beispiel BabelNet (Navigli/Ponzetto 2012) – verwendet, um die Wörter der Texte mit “sprachunabhängigen” Konzepten zu verbinden, die untereinander in taxonomischen, synonymen, kontradiktorischen u.a. Beziehungen stehen. Dabei wird durch die Texte jeweils ein Ausschnitt eines umfassenderen Begriffsgraphen instanziiert, um anschließend die resultierenden Teilgraphen miteinander zu vergleichen. Dies erlaubt die Disambiguierung der verwendeten Wörter und eine differenziertere Vergleichsbasis durch die Einbeziehung des semantischen Kontexts der verglichenen Textpassagen. Die Konstruktion und die Vergleiche der zahlreichen Teilgraphen sind offenkundig rechenintensivere Aufgaben, und im Übrigen setzt der Ansatz ebenfalls Schritte wie Tokenisierung und Lemmatisierung voraus, so dass der mögliche Gewinn in der Vergleichsgenauigkeit hier durch einen höheren Aufwand erkauft wird, der zu einem kaum verminderten Aufwand der Textaufbereitung (z.B. der Normalisierung) hinzu kommt.