Neben den erschlossenen Dokumenten stellen wir auch die im Projekt von uns trainierten HTR- und NER-Modelle zur Nachnutzung zur Verfügung. Auf Basis dieses Datentyps können weitere Dokumente, die nicht Teil des Projekts sind, erschlossen und somit neue Daten für die weitere Nachnutzung produziert werden. Dies gilt zum einen für handschriftliche Dokumente der Schreibenden, für die wir HTR-Modelle trainiert haben (z.B. Stefan Zweig, Detlev v. Liliencron, Julie Wolfthorn). Zum anderen können die Named Entity-Classifier für die Erschließung weiterer deutschsprachiger Briefe aus einem ähnlichen Zeitraum genutzt werden. Es besteht auch die Möglichkeit, auf der Basis unserer Trainingsdaten spezifische Modelle für andere Anwendungsfälle nachzutrainieren (Flüh/Lemke 2022).