Als grundlegende Methoden zur Erkennung von Tools finden sich in den genannten Studien vor allem zwei Ansätze: (1) lexikonbasierte Ansätze, bei denen mithilfe bestehender Tool-Listen, wie sie bspw. in den in Tab. 1 genannten Ressourcen verfügbar sind, ein einfacher look-up in einem Zielkorpus von DH-Publikationen erfolgt. Dieser Ansatz lässt sich sehr schnell umsetzen, leidet aber unter den üblichen Einschränkungen lexikonbasierter Verfahren, bspw. der Unvollständigkeit von statischen Wortlisten und gleichzeitig die Ambiguität einzelner Einträge (R, Python, Gate, etc.). (2) Der zweite Ansatz versucht diese Einschränkungen zu überwinden, indem auf verschiedentliche Verfahren des maschinellen Lernens mit dem Ziel eines Klassifikationstasks gesetzt wird. Hier gibt es einerseits vortrainierte Modelle aus dem Bereich der Software Entity Recognition (Patrice & Romary, 2015; Schindler et al., 2022), die aber zumeist aus dem naturwissenschaftlichen Bereich kommen und deshalb nur mäßig für den Einsatz in Digital Humanities-Publikationen geeignet sind (vgl. Henny-Krahmer & Jettka, 2022). In einer aktuellen Publikation experimentieren Zarei et al. (2022) mit einem auf Prodigy und dem spaCy-Framework basierenden NER-Ansatz, welcher für ein sehr klar umrissenes Anwendungsszenario mit vorhergehendem Training gute Ergebnisse bringt. Für einen Ansatz, der in der Lage ist auch Tools zu erkennen, die nicht vortrainiert wurden, schlagen die Autoren weiterführende Ansätze mit aktuellen Transformer-Modellen wie bspw. BERT (Devlin et al., 2019) vor. Erste Experimente mit BERT für eine binäre Klassifikation von Sätzen mit / ohne Tools wurden von uns bereits im Rahmen einer Vorstudie (Burghardt et al., 2022) erfolgreich durchgeführt und zeigten sich nach einer ersten qualitativen Evaluation als sehr vielversprechend. Das vorliegende Paper knüpft hier nahtlos an und präsentiert Erkenntnisse aus aktuellen Experimenten mit dem RoBERTa-Modell (Liu et al., 2019), einer optimierten Variante des bekannten BERT-Modells. Der von uns verfolgte Ansatz ist neben einer grundlegenden Identifikation von Tools über deren Embedding-Vektoren auch in der Lage die Tools größeren Kategorien, wie bspw. <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Textanalysetool</hi> oder <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Visualisierungstool</hi>, zuzuordnen. Wir glauben, dass wir mit einem solchen Ansatz einen wichtigen Beitrag zu den bestehenden Tool-Diskursen in den DH leisten können und hoffen damit weitere empirische “Tool Studies” zu befördern.