Hier wurde Topic Modeling als Teil eines umfassenden, weitgehend automatischen Arbeitsablaufes als Serie von Python-Skripten implementiert: Präprozessieren der Texte (Segmentierung, Binning, Lemmatisierung, POS-Tagging), das eigentliche Topic Modeling (mit Mallet, siehe McCallum 2002), Aufbereitung des Mallet-Outputs, zahlreiche Visualisierungen als Perspektiven auf die Ergebnisse. Die wichtigsten Parameter: Berücksichtigung ausschließlich der Substantive, Weglassung der 70 häufigsten Substantive, Romansegmente von ca. 600 Wörtern (unter Berücksichtigung von Absatzgrenzen), Anzahl von 70 Topics. Die Python-Skripte sind frei verfügbar und ausführlich dokumentiert, Begleitmaterialien (Skripte, Parameterdatei, Metadaten, Abbildungen) sind unter <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="https://github.com/cligs/projects/tree/master/2016/dhd">https://github.com/cligs/projects/tree/master/2016/dhd</ref> einsehbar.