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In diesem Buch wird ein neuartiger Ansatz zur Vorhersage der Schwierigkeit lateinischer Texte entwickelt, der die sprachliche Analyse mit Methoden des maschinellen Lernens verbindet. Grundlage der Untersuchung sind lateinische Texte unterschiedlicher Schwierigkeitsstufen, deren Lesbarkeit von Studenten subjektiv eingeschätzt worden ist und durch eine Vielzahl sprachlicher Variablen quantitativ erfasst wird. Ein zentrales Ziel der Arbeit ist es, ein Modell zu erstellen, das auf Basis der sprachlichen Variablen und der Einschätzungen der Probanden die Schwierigkeit eines lateinischen Textes bewerten kann. Hierzu wurden sowohl klassische linguistische Methoden als auch moderne NLP-Tools eingesetzt. Untersucht werden sprachliche Parameter aus den Bereichen Lexik und Semantik, Morphologie, Syntax und Diskurslinguistik. Ein besonderes Augenmerk liegt auch auf der Unterscheidung zwischen prosaischen und poetischen Texten. Die Ergebnisse tragen nicht nur zur Schwierigkeitsbestimmung lateinischer Texte bei, sondern eröffnen auch neue Perspektiven für die Didaktik des Lateinischen. Sie zeigen, wie digitale Methoden die Bewertung und Auswahl von Lehrmaterialien erleichtern können und leisten zugleich einen Beitrag zur Verbindung von klassischer Philologie und moderner Datenwissenschaft.