Die Übersetzungen und Transliterationen werden direkt aus einem Textformat in eine Pipeline eingelesen, die die weitere linguistische Vorverarbeitung übernimmt. Diese Pipeline erkennt die Struktur der Eingabedokumente, bspw. Dokument-Titel, Sätze, Absätze oder Fußnoten. Außerdem werden die zusammengehörigen Übersetzungen und Transliterationen auf (Teil-)Satzebene gekoppelt. Anschließend werden die mehrsprachigen Übersetzungen mit Hilfe des NLP Frameworks DKPro Core ( <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="background(white)">Eckart de Castilho und Gurevych 2014</hi>) analysiert. DKPro Core vereint die Verwendung verschiedener NLP Werkzeuge zur linguistischen Verarbeitung. So ist es möglich, den Inhalt der Dokumente in vier Sprachen zu segmentieren, zu lemmatisieren und nach Wortarten auszuzeichnen. <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="4" target="vortrag-DAXENftn4" type="note">4</ref> Im nächsten Schritt werden unter Zuhilfenahme des Lesk Algorithmus (Lesk 1986) mehrdeutige Lemmata anhand ihres Kontexts disambiguiert. Dieser Schritt ist die Voraussetzung für die anschließende Zuweisung von sogenannten semantischen Labeln, die einzelne Lemmata mit abstrakteren Konzepten anreichert. Bspw. werden Verben, die eine Bewegung anzeigen, mit einem Label „Bewegung“ gekennzeichnet. Als Ergänzung zu diesen vollautomatischen Verfahren erlaubt es die Pipeline, manuell erstellte Listen für alternative Schreibweisen und Hyperonyme anzuwenden. <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="5" target="vortrag-DAXENftn5" type="note">5</ref> Darin enthalten sind bspw. geographische Einheiten oder Namen von hethitischen Königen oder Gottheiten, die in den lexikalisch-semantischen Ressourcen, die im Schritt zuvor eingesetzt werden, nicht oder nur teilweise enthalten sind. Bspw. werden verschiedene Namen des Wettergottes (u.a. Taru, Teššup) als solche gelistet. Das Endresultat der Pipeline wird in einem Zwischenformat gespeichert, so dass es anschließend in eine Datenbank importiert werden kann.