Am Anfang steht die Erstellung spezieller, gelabelter Trainings- und Testdatensätze. Der Ausgangsdatensatz, der ebenfalls als Untersuchungsgegenstand für die folgende Analysen dient, besteht aus 3.737 englisch-sprachigen Zeitschriftenpublikationen aus dem Bereich der Digital Humanities, die zwischen 1966 und 2020 veröffentlicht wurden (Luhmann & Burghardt, 2021). Eine manuelle Extraktion von Sequenzen in Papers, die die Nennung eines Tools beinhalten, ist in Anbetracht der vorliegenden Datenmengen nicht durchführbar. Stattdessen wurden automatisch bekannte Tools im Korpus gesucht, um entsprechende Sequenzen ausfindig machen zu können. Um qualitativ hochwertige Trainingsdaten zu erhalten, haben wir zunächst nach besonders populären Tools gesucht. Dazu haben wir insgesamt acht Listen und Tutorials mit Toolnennungen (vgl. Tab. 1) durchsucht und nur diejenigen Tools ausgewählt, die in mindestens zwei unterschiedlichen Listen genannt wurden. Aus diesen Tools haben wir dann zur weiteren Qualitätssteigerung diejenigen entfernt, die ein hohes Maß an Ambiguität aufwiesen. Dieses reduzierte Lexikon, mit insgesamt 246 Tools, dient als Ausgangspunkt für die Erstellung der Trainingsdaten. Im nächsten Schritt wurden sodann alle Papers des Korpus tokenisiert, mit dem Tool-Lexikon durchsucht und bei einem Treffer als Textausschnitt mit 15 Tokens vor und 15 Tokens nach dem Treffer als Sequenz-Label-Paar in den Trainingsdatensatz übernommen. Anschließend wurde die Menge der gefundenen Sequenzen durch zufällig gewählte und gleichmäßig über alle Papers verteilte, weitere Sequenzen ergänzt, die als Negativbeispiele für Toolnennung dienen.