Lange galt die automatisierte Texterkennung oder sog. Optical Character Recognition (OCR) historischer Drucke des späten Mittelalters und der Frühen Neuzeit, das heißt die Überführung des gedruckten Textes in eine maschinenverarbeitbare Form, als sehr problematisch (Rydberg-Cox 2009). Die OCR moderner Texte wird dagegen auch aufgrund technischer Innovationen wie des zeilen- statt zeichenbasierten OCR-Ansatzes (Breuel et al. 2013) weithin als informatisch gelöstes Problem angesehen. Die teils höchst komplexen Layoutstrukturen von Inkunabeln und der bis zum Ende des 18. Jahrhunderts gedruckten Werke, ihr oft schlechter Erhaltungs- und Druckzustand sowie die Vielfalt und Varianz der in ihnen verwendeten Drucktypen stellen dagegen bis heute sogar den kommerziellen State of the Art der Texterkennungssoftware wie beispielsweise ABBYY FineReader<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="1" target="ftn1" />vor erhebliche Probleme. Auch die vermeintlich einfach gedruckten Frakturromane des 19. Jahrhunderts bereiten bei ihrer Überführung in eine E-Text-Variante immer wieder große Schwierigkeiten. Trotz der durch Bibliotheken und andere öffentliche Einrichtungen bereit gestellten, wachsenden Bestände bilddigitalisierter Vorlagen dieser Epochen ist darum der Umfang digitalisierter Texte nicht annähernd im selben Maß gewachsen, obwohl in den vergangenen Jahren bereits deutliche Fortschritte für die OCR vormoderner Drucke aufgezeigt werden konnten (Springmann / Lüdeling 2017).