<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">- Inhaltliche Bereinigung der Zeitungstextkorpora von Sampling-Fehlern</hi>: Der Complex-Concept-Builder (CCB) wurde entwickelt, um große mehrsprachige Textmassen nach sozialwissenschaftlich relevanten Aspekten „vorzusortieren“ und er erwies sich bereits bei der Samplebereinigung unter inhaltlichen Gesichtspunkten als äußerst produktiv (Blessing et al. 2015). Mithilfe einer Topic Modellierung wurde eine optimale Vorauswahl einer Trainingsmenge von Texten zur inhaltlichen Dokumentenbereinigung möglich. <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" type="note" target="n04" n="4">4</ref> Die manuelle Annotation erlaubte beispielsweise den sofortigen Ausschluss eines ‚Topics‘ wie Buchrezensionen, die für unsere politikwissenschaftliche Fragestellung nicht relevant sind. Andererseits konnte das schwierige 'Thema' Sport, das sowohl reine Sportberichterstattung mit militärischen Metaphern als auch politische Berichte über Militäreinsätze mit sportlichen Metaphern und Referenzen enthält, detailliert annotiert werden. Maschinelles Lernen setzten wir dann bei der Klassifikation der Dokumente des gesamten Korpus in gute versus off-topic Texte ein.