Analysen der Computational Literary Studies (CLS) vorverarbeiten ihre Untersuchungsgegenstände typischerweise mit Tools des Natural Language Processing (NLP). Dabei weichen literarische Texte aufgrund ihrer historischen und/oder ästhetischen Eigenart teils eklatant von den Daten ab, auf deren Grundlage die <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Models</hi> der NLP-Tools erstellt wurden. Entsprechend sinkt die <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Accuracy</hi> der Tools etwa bei der Tokenisierung, der Lemmatisierung oder dem POS-Tagging von literarischen Texten (Scheible et al. 2011; für POS-Tagger: Rayson et al. 2007; Herrmann 2018; Bamman 2020), wobei die besondere ‘Schwierigkeit’ literarischer Texte alle gängigen Tools zu betreffen scheint (für Lemmatisierung vgl. Ortmann, Roussel, Dipper 2019: 219).