Auf Basis einer Darstellung von annotationsbasierten Agenten in Kapitel 1 beschreibt Kapitel 2 Werkzeuge und eine formale Notation zur Definition und Durchführung von Experimenten im Text-Mining, in Form einer statisch typisierten, eingebetteten DSL. Am Beispiel von maschinellem Lernen zur Klassifikation zeigt Kapitel 3, wie mit diesem Framework Text-Mining-Experimente entwickelt und automatisch dokumentiert werden können. Kapitel 4 stellt zusammenfassend dar, wie das Konzept der generischen, typsicheren Annotation dabei zur Modellierung von Prozessen der Informationsverarbeitung genutzt werden kann, und inwiefern es einem allgemeinen Informationsmodell entspricht, das über die Textprozessierung hinausgeht. Inhaltsverzeichnis 1. Text-Mining mit annotationsbasierten Agenten 2. Werkzeuge zur Modellierung im Text-Mining 3. Typsichere Modellierung von Klassifikationsproblemen 4. Zusammenfassung, Einordnung und Ausblick