Alle Input-Dateien wurden in TEI-konformes XML nach den Richtlinien der Text Encoding Initiative (vgl. Burnard 2014) nach dem Schema der <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" xml:space="preserve">European Literary Text Collection </hi>(ELTeC) kodiert (Burnard/Odebrecht 2019). Mithilfe eines Python-Skripts wurden die Texte teilmodernisiert und normalisiert und als Plaintext extrahiert.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn3" n="3" /> In dieser Fassung dienen die Texte als Input-Daten für den Topic Modeling-Algorithmus.