Bei text2ddc handelt es sich um einen Klassifikator auf Basis neuronaler Netze, der Texte einer bestimmten Anzahl von Sprachen nach der Dewey-Dezimalklassifikation (DDC) kategorisiert. Die DDC ist ein internationaler Standard für die Themenklassifikation im Bereich von (digitalen) Bibliotheken. Um text2ddc zu trainieren, wurde die Wikipedia verwendet. Da viele Artikel der Wikipedia mit der Gemeinsamen Normdatei (GND) verlinkt sind und die GND Informationen zu den entsprechenden DDC-Kategorien hinterlegt, war es möglich, ein vergleichsweise großes und zugleich breites DDC-orientiertes Trainingskorpora für das Deutsche aufzubauen. Am Beispiel dieses Korpus erreicht unser Algorithmus einen F-Score von 87,4%. Da die Artikel der Wikipedia auch über Sprachgrenzen hinweg untereinander verlinkt sind, war es zudem möglich, text2ddc für über 40 Sprachen zu trainieren.