Ziel von heureCLÉA ist die Bereitstellung einer digitalen Heuristik zur Annotation von einfachen bis komplexen Konzepten der Narratologie. Unter einer digitalen Heuristik verstehen wir ein Werkzeug zur automatischen und semiautomatischen Annotation. Das heureCLÉA-Projekt konzentriert sich hierfür auf die Analyse temporaler Phänomene. Auf einer einfachen, an der Textoberfläche orientierten Ebene handelt es sich hierbei unter anderem um die Erkennung von Zeitausdrücken in literarischen Texten, auf einer komplexeren, metatextuellen Ebene beispielsweise um die Erkennung von Phänomenen der zeitlichen Ordnung wie Prolepse und Analepse (Gius / Jacke 2014). Dafür entwickelten wir einen auf manuellen und automatischen Annotationen basierten Ansatz, in dem die regelbasierte Extraktion und Normalisierung von Zeitausdrücken als Ausgangspunkt für Machine Learning Verfahren verwendet wurde (Bögel et al. 2015). Eine ganz wesentliche Komponente dieses Ansatzes ist das an der Universität Heidelberg entwickelte System HeidelTime (Strötgen / Gertz 2013). Sowohl die automatische Annotation von Zeitausdrücken, als auch linguistischer Oberflächenphänomene (Wortarten und Satzgrenzen), sowie Tempusannotationen sind bereits in CATMA integriert und können mit manuellen Annotationen kombiniert werden.