Aus dieser orthographischen Abweichung ergeben sich nun für eine Nutzung digitalisierter historischer Texte Hindernisse: zum einen ist keine geeignete Volltextsuche mehr möglich, denn man müsste nun alle Schreibvarianten kennen und angeben. Zum anderen wird dabei die Weiterverarbeitung mithilfe von NLP-Tools erschwert: <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">off-the-shelf</hi>-NLP-Werkzeuge für POS-Tagging oder Named Entity Recognition wurden auf gegenwartssprachlichen Daten trainiert und liefern für die historischen Varianten schlechtere Ergebnisse (vgl. Scheible et al., 2011; Pettersson et al., 2013; Kogkitsidou und Gambette, 2020). Das limitiert insbesondere <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Distant-Reading</hi>-Ansätze auf historischen Korpora.