Im letzten Jahrzehnt haben Wissenschaftler aus dem Bereich der Geisteswissenschaften zunehmend mit verschiedenen Text Mining-Techniken zur Exploration großer Textkorpora experimentiert. Angefangen bei Kookkurrenz-basierten Verfahren (Buzydlowski, White und Lin 2002) über automatische Keyphrase Extraktion (Hasan, Saidul und Ng 2014) ziehen sich die angewandten Techniken bis hin zu Sequence Labeling Algorithmen, wie zum Beispiel im Falle von Named-Entity Recognition (Nadeau und Sekine 2007). Aus diesen vielfältigen Techniken bedienten sich die Forscher in den letzten Jahren vor allem des Latenten Dirichlet Allokation (LDA) Topic Model Algorithmus (Blei, Ng und Jordan 2003) (Meeks und Weingart 2012). Oftmals betonten Wissenschaftler dessen Potential für Serendipität (Alexander et al. 2014) und für Analysen im Bereich des Distant Reading (Leonard 2014; Graham, Milligan und Weingart 2016), also Studien, die über reine Textexploration hinausgehen.