Die Beschreibung der Komplexität von (literarischen) Texten muss für jeden Aspekt, also Vokabular, Satz/Syntax, uneigentliche Rede, Intertextualität usw., gesondert vorgenommen werden. Im Folgenden beschäftigen wir uns mit dem Aspekt Satz/Syntax, der lange Zeit vor allem über die durchschnittliche Satzlänge erfasst wurde (Sherman 1893, Flesch 1948, Best 2005). Dabei bleibt aber, so eine naheliegende Vermutung, die interne syntaktische Komplexität eines Satzes unberücksichtigt. Die meisten Leser würden z. B. einen stark verschachtelten Satz als syntaktisch komplexer einstufen als eine gleich lange parataktische Konstruktion. Unsere Arbeit zielt darauf, diesen Aspekt unter Verwendung der im <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Natural Language Processing</hi> (NLP) weitverbreiteten dependenzbasierten Syntaxmodelle messen zu können. Kontext unserer Überlegungen ist das Unterfangen, Textkomplexität quantitativ zu erfassen. So können Annahmen in der Literaturwissenschaft und Linguistik über die unterschiedliche Komplexität der Texte bestimmter Gattungen, Autoren oder gar von Teilsystemen, z. B. populäre Literatur vs. Hochliteratur, empirisch überprüft werden. Bislang wird die syntaktische Komplexität überwiegend auf Phrasenstrukturbäumen ermittelt (für eine Übersicht siehe Vajjala Balakrishna 2015: 51–52), allerdings fehlen dafür in vielen Sprachen verlässliche NLP-Werkzeuge. Auf der anderen Seite stehen mit dem Universal-Dependencies-Projekt (Nivre u. a. 2016)<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="superscript">1</hi> bereits mehr als 100 manuell erstellte Baumbanken in über 60 Sprachen (darunter auch ältere Sprachstufen) in einer sprachübergreifend konsistenten Annotation zur Verfügung und es gibt computerlinguistische Pipelines wie etwa UDPipe (Straka und Straková 2017),<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="superscript">2</hi> die Texte in allen diesen Sprachen tokenisieren, taggen, lemmatisieren und parsen können. Von daher liegt es nahe, die syntaktische Komplexität von Texten auch mit dependenzbasierten Maßen zu messen. Einen ersten Vergleich von dependenzbasierten Komplexitätsmaßen hat Oya (2012) durchgeführt.