Orthographische Abhängigkeiten zwischen Keilschriftzentren werden binomial modelliert; Signifikante Abweichungen von p₀ ≈ 1 deuten auf Diffusion mesopotamischer Schreibkonventionen nach Westsyrien hin. KVK-Silbenhäufigkeiten unterscheiden rezipierte mesopotamische Dichtungen von syrischen Eigenproduktionen und validieren lokale Schreibinnovationen (z. B. Emar VI vs. Ugarit EA). Paralleltexte erlauben die Quantifizierung lokaler Schreibdiatopie und schließen Korpuslücken durch digitale Rekonstruktion. Morphosyntaktische Merkmale (Mimation, Kasusmarker, phonetische Verschiebungen) verzerren systematisch Silbenprofile und korrelieren mit Nominalklassen. Ein digitales Syllabar (223 Zeichen, 711 Lautwerte) dient als Trainingsbasis für CNN/RNN-basierte Keilschrift-Dekodierung und Transfer Learning auf andere Zentren. Die Ergebnisse sind robust gegenüber redaktionellen Varianten und Dubletten, wenn minimale Qualitätsstandards (Kollationsgrad, Zeugen-Score, Inter-Rater-Vereinbarung) erfüllt sind. Diachrone Analysen (z. B. Emar „früh“ vs. „spät“) belegen scribale Evolution; Interne Schultraditionen und externe Einflüsse lassen sich mit LDA‑Topic‑Modelling trennen. Clustering-Verfahren identifizieren hybride Schreibertraditionen und mobile vs. lokale Traditionen in Silbernetzwerken. Silbenprofile korrelieren mit Lexem-Divergenz, formalhaften Phrasen und Layout-Merkmalen und werden in einem 2D-Silbenraum projiziert. Bei kleinen Korpora (500 Zeilen) sinkt die statistische Leistung; Fragmentierte Daten erfordern Multiple Imputation und Bayes-Faktoren, um Typ-II-Fehler zu kontrollieren.