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Die vorliegende Arbeit verbindet automatische Mustererkennung mit Parametern einer kognitiven Texttypologie, um eine Methodik zur Genre-Klassifizierung unter Berücksichtigung textlinguistischer Maße wie Informationsdichte, Elaboration oder häufige Ereignisschemata zu entwickeln. Durch Anwendung von Klassifikations- und Clusteringalgorithmen auf ein annotiertes Korpus obugrischer Volkserzählungen sowie weiterer, primär mündlicher Genres wird die Eignung dieser Methodik einer Induktion quantitativer Textstrukturtypen für die Rekonstruktion kognitiv-schematischer Text-Weltmodelle als genrespezifische, durch Typisierung von Sprachgebrauchssituationen erlernte Textstruktur-Modelle evaluiert.