Wir wollen vor allem die Probleme erörtern, die bei der rechnerischen Analyse literarischer Texte mit Techniken des tiefen Lernens entstehen, z.B.: Können maschinelle Lerntechniken durch Clustering tatsächlich verdeckte Muster in Textdaten erfassen (Graves 2012)? Wie lassen sich auf der Grundlage eines maschinell erlernten Modells Grenzfälle, Kategorisierungsfehler, Ausreißer und ähnliche Besonderheiten erkennen bzw. in den Klassifikationsprozess einbauen? Wie geht man mit dem großen Problem der “black box” um, wie lassen sich die in den “hidden layers” stattfindenden Klassifikationsprozesse nachvollziehen bzw. gar transparent machen? Und welche Tools für die manuelle (z.B. Sonic Visualizer) und automatische Annotation (z.B. PRAAT, ToBI, oder Sphinx) bzw. welche Softwares für die Modellierung (DyNet, TensorFlow, Caffe, MxNet, Keras, ConvNetJS, Gensim, Theano, und Torch) sind empfehlenswert?