Eine weitere methodische Einschränkung machen wir, indem wir Phänomene wie strukturelle Ähnlichkeit (Versmaß, Figurenkonstellation) und stilistische Ähnlichkeit<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="1" target="ftn1" />, wie sie bspw. in der <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Parodie</hi> oder im <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Pastiche</hi> üblich sind, zunächst außer Acht lassen. In Erweiterung einer ersten Pilotstudie zur Identifizierung von Shakespearezitaten in der Fernsehserie „Dr. Who“ (Burghardt et al., 2019) erproben wir in einem aktuellen Experiment das Potenzial von <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">word embeddings</hi> (Mikolov et al., 2013), um so zusätzlich semantisch ähnliche oder zumindest “funktional äquivalente” (Bubenhofer, 2019) Wörter und Phrasen zu identifizieren. Durch die Auswahl unterschiedlicher <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">embeddings</hi>-Modelle und weiterer, damit einhergehender Parameter (bspw. der Gewichtung anhand von Wortarten, dem Festlegen von Ähnlichkeitsschwellwerten, etc.) kann es mitunter zu sehr unterschiedlichen Ergebnissen kommen. Um hier systematisch Parameterkombinationen zu untersuchen, die möglichst optimierte Werte bzgl. <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">precision</hi> und <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">recall</hi> liefern, wurde im Sinne von Molnars (2019) Desiderat eines „interpretable machine learning“ eine parametrisierbare Suchmaschine zur Identifizierung von Shakespeare-Referenzen als Vorstufe für einen <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">embeddings</hi>-basierten Ansatz umgesetzt.