Wir testen die Performance des Wörterbuchs auf einer der größten Sammlungen von digitalen Keilschrifttexten, der CDLI, aus der wir repräsentative Texte in hethitischer, sumerischer und akkadischer Keilschrift aus verschiedenen Epochen extrahieren und mittels Machine Learning klassifizieren, sowie verschlagworten. Das Ergebnis der semantischen Extraktion ist eine Sammlung von Themen pro Keilschrifttafel, die sich wiederum in Überkategorien gruppieren lassen und in einen zeitlichen, sprachlichen, dialektischen, sowie örtlichen Kontext gestellt werden können. Anhand der verschiedenen Metadaten der CDLI war es uns möglich eine thematische Karte der Fundorte der Keilschrifttafeln sowie deren Inhalt pro Epoche darzustellen aus der das relevante Fachpublikum schließen kann welche Themen zu welcher Zeit an welchem Fundort relevant für die Schreiber der jeweiligen Epoche waren. Im Zuge einer Weiterentwicklung möchten wir diese Informationen mit weiteren Metadaten wie beispielsweise der Jurisdiktion, den Daten der jeweiligen Herrscher sowie rekonstruierten Orten aus der antiken Zeit vervollständigen um Rückschlüsse auf interessante historische Ereignisse zu ziehen.