Die Analyse von literarischen Texten ist eine besondere Herausforderung für die automatische Sprachverarbeitung, da sie oft komplexe Interaktionen linguistischer Strukturen auf der syntaktischen, semantischen und pragmatischen Ebene betrifft. Für die Interpretation solcher Texte ist es zum Beispiel wichtig, neben traditionellen NLP-Verarbeitungsschritten wie Eigennamenerkennung, Sentiment-Analyse etc., auch komplexere Analysen durchzuführen, um z. B. die Sprechinstanzen im Text zu identifizieren, Bezüge zur realen Welt zu erkennen oder zeitliche Strukturen im Text zu analysieren. Auf der praktischen Ebene bedeutet dies, dass automatische Analysen in der digitalen Literaturwissenschaft in der Regel die (oft komplexe) Kombination mehrerer basaler Sprachverarbeitungswerkzeuge auf Token-, Teilsatz-, Satz- und Passagen-/Diskursebene erfordert. Dies ist in der Praxis nicht immer trivial, z. B. weil Ein- und Ausgabeformate verschiedener Werkzeuge nicht kompatibel sind.