Hierfür testen wir zunächst in einer Pilotstudie, wie bestehende state-of-the-art Verfahren für ubiquitäre Metaphern (Tsvetkov et al. 2013; Beigmann Klebanov et al. 2014) auf deutschen, insbesondere historischen, Texten abschneiden. Dafür benötigte Ressourcen werden erstellt oder erweitert. Außerdem wird die Weiterentwicklung bestehender Methoden sowie das Entwickeln neuer Methoden vorangetrieben, um auch kühne Metaphern zu identifizieren. Die Identifikation solcher Metaphern stand bislang nicht im Vordergrund automatischer Systeme. Durch die Wahl des Korpus‘ ergeben sich weitere Herausforderungen, zum Beispiel eine ungenügende Abdeckung von <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Natur & Staat</hi> durch bestehende manuell erstellte Ressourcen wie etwa GermaNet (Hamp / Feldweg, 1997; Henrich / Hinrichs 2010), sowie ein Mangel an Vergleichskorpora für statistische Verfahren, die beispielsweise mittels Kookkurrenzen oder selektionaler Präferenzen Unterschiede zur „Standardsprache“ feststellen können.