Auf welche Weise diese Probleme sich bewältigen lassen, wird Gegenstand des Vortrags anhand von einem Korpus ( <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Deutsche Rundschau</hi> 1873-1918) sein. Geschildert werden zunächst Techniken, die nicht nur zur Behebung von Problemen historischer und kuratorischer Natur (z. B. Verbesserung der optischen Zeichenerkennung bei Fraktur; Algorithmen zur passenden Gliederung der Zeitschriften) dienten, sondern auch zur Entwicklung einer skalierbaren Datenbank beitrugen. Diese ist so konzipiert worden, dass Metadaten und Annotationen verschiedener Art mit den jeweiligen Korpora assoziiert werden können und als die Basis für Anwendungen des maschinellen Lernens verwendet werden. Bei diesen Anwendungen geht es uns besonders um eine automatisierte Auflösung von Ortsnamen (eine Form von automated toponym resolution) im Zusammenhang von Named-Entity-Recognition (NER), die die vorkommenden Ortsnamen mit hoher Präzision in großen Mengen von Texten identifizieren. Um unseren Beitrag klarer darzustellen, werden unsere Anwendungen von Methoden und Programmbibliotheken anderer Forschunggruppen (allen voran Statros et al/Kim; Wing & Baldrige; Speriosu & Baldrige; DeLosier) erläutert.