  In the last years, image classification processes like neural networks in the
area of art-history and Heritage Informatics have experienced a broad
distribution (Lang and Ommer 2018). These methods face several challenges,
including the handling of comparatively small amounts of data as well as
high-dimensional data in the Digital Humanities. Here, a Convolutional Neural
Network (CNN) is used that output is not, as usual, a series of flat text
labels but a series of semantically loaded vectors. These vectors result from a
Distributional Semantic Model (DSM) which is generated from an in-domain text
corpus.
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  In den letzten Jahren hat die Verwendung von Bildklassifizierungsverfahren
wie neuronalen Netzwerken auch im Bereich der historischen Bildwissenschaften
und der Heritage Informatics weite Verbreitung gefunden (Lang und Ommer 2018).
Diese Verfahren stehen dabei vor einer Reihe von Herausforderungen, darunter
dem Umgangmit den vergleichsweise kleinen Datenmengen sowie zugleich
hochdimensionalen Da-tenr\"aumen in den digitalen Geisteswissenschaften. Meist
bilden diese Methoden dieKlassifizierung auf einen vergleichsweise flachen Raum
ab. Dieser flache Zugang verliert im Bem\"uhen um ontologische Eindeutigkeit
eine Reihe von relevanten Dimensionen, darunter taxonomische, mereologische und
assoziative Beziehungen zwischenden Klassen beziehungsweise dem nicht
formalisierten Kontext. Dabei wird ein Convolutional Neural Network (CNN)
genutzt, dessen Ausgabe im Trainingsprozess, anders als herk\"ommlich, nicht
auf einer Serie flacher Textlabel beruht, sondern auf einer Serie von Vektoren.
Diese Vektoren resultieren aus einem Distributional Semantic Model (DSM),
welches aus einem Dom\"ane-Textkorpus generiert wird.
