Nach der Texterkennung, bestand der nächste Schritt im Aufbau des impresso-Korpus in der Anwendung einer Reihe von linguistischen Vorarbeiten, einschließlich Sprachidentifikation, Tokenisierung, Normalisierung der historischen Rechtschreibung und Lemmatisierung. Historischer Sprachwandel und die Mehrsprachigkeit unseres Zeitungskorpus (französisch, deutsch, luxemburgisch) haben diese Aufgaben verkompliziert. Als ergänzende Ressourcen sind diese Vorarbeiten aber für nachfolgende Textverarbeitungsaufgaben nützlich. Desweiteren haben wir verteilte Repräsentationen von Wörtern (word embeddings) für jede Sprache im Korpus berechnet. N-Gram-Visualisierungen spiegeln die Veränderungen im Wortgebrauch in unserem Korpus im Laufe der Zeit wider; korpusspezifische word embeddings ermöglichen es dem Benutzer, verwandte Wörter zu finden und auch über verschiedene Sprachen hinweg zu vergleichen. Innerhalb des Interfaces dienen word embeddings zur Anzeige von Vorschlägen für die Schlagwortsuche und für N-gram-Analysen, indem sie synonyme oder verwandte Begriffe anzeigen (“arnheim”, “arnhem”), aber auch auf historische Schreibvarianten und häufige OCR-Fehler (“arnehm”) hinweisen. Die Benutzeroberfläche ermöglicht ebenfalls den Vergleich mehrerer N-grams in Kombination mit Suchanfragen oder innerhalb einzelner Artikel-Sammlungen, beispielsweise um die Präsenz der Schlacht von Arnheim mit jener von anderen Schlachten zu vergleichen.