Semantische Extraktionsmechanismen (z.B. Topic Modelling) werden seit vielen Jahren im Bereich des Semantic Web und Natural Language Processings sowie in den Digital Humanities als Verfahren zur Visualisierung und automatischen Kategorisierung von Dokumenten eingesetzt. Oft ergeben sich durch den Einsatz neue Aspekte der Interpretation von Dokumentensammlungen die vorher noch nicht ersichtlich waren. Als Beispiele solcher Verfahren kommen häufig Machine Learning Algorithmen zum Einsatz, welche eine Grobeinordnung von Texten vornehmen können. Gepaart mit Metadaten von Texten können anschließend beispielsweise thematische Übersichten von Dokumenten mit geographischem Bezug auf Kartenmaterialien in GIS Systemen oder mittels historischer Gazetteers zeitliche Zusammenhänge automatisiert dargestellt werden. In dieser Publikation möchten wir die Möglichkeiten der semantischen Extraktion nutzen und diese auf einer Sammlung von Texten in Keilschriftsprachen anwenden.