Die Anwendung von NLP-Verfahren für textbasierte Kommunikation in soziale Medien bedarf einiger Anpassungen an die sprachlichen Besonderheiten (Maynard 2012). Die Nutzung standardisierter Techniken ist bisher nur wenig erfolgversprechend (Gimpel 2011; Finin 2010). Bestehende Frameworks, wie das Natural Language Toolkit (NLTK, vgl. Bird et al. 2015), bieten die Möglichkeit der Implementierung eines individuellen NLP-Prozesses, bei dem verschiedene Verarbeitungsschritte modular integriert und miteinander kombiniert werden können. Für das vorliegende Projekt wurde eine Pipeline konzipiert und implementiert, die die Generierung von Annotationsebenen, begonnen mit der Tokenisierung und Part-of-Speech Tagging bis hin zur Extraktion von relevanten werkbeschreibenden Begriffen umfasst. Zur Evaluation des entwickelten Ansatzes wird ein regelbasiertes überwachtes Experiment mit einer definierten Teilmenge von 1255 Kommentaren durchgeführt. Es lässt sich feststellen, dass Emoticons und Partikeln falsch verarbeitet werden. Darüber hinaus werden auch Nomen, Verben und Adjektive, insbesondere Gerundien häufig falsch annotiert. Das Experiment zeigt, dass die konzipierte Pipeline für das vorliegende Kommentarkorpus iterativ optimiert werden muss. Der generierte Index werkbeschreibender Terminologie wird ferner für die Erweiterung einer domainspezifischen Ontologie zur Unterstützung semantischer Annotation verwendet. Hierfür wird ein Ansatz für das Lernen von Ontologien aus Texten verfolgt, wobei die ermittelten Begriffe als Kandidaten für Instanzen beschrieben werden. Als Referenzontologie wird eine auf CIDOC CRM-basierte Adaption verwendet (Hastik et al. 2013).