Um mit den in Rechnungsbüchern enthaltenen Informationen auch quantitativ arbeiten zu können, müssen sie in strukturierter Form erfasst werden.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn3" n="3" /> Dabei müssen die enthaltenen Kennzahlen nicht nur transkribiert, sondern auch nach ihrem jeweiligen Typ unterschieden werden, etwa nach verschiedenen Ausgabe- und Einnahmearten, etc. Nicht zuletzt aufgrund des sehr großen Umfangs von mehreren hunderttausend Seiten ist eine vollständige manuelle Transkription kaum zu leisten. Jedoch können Methoden der Digital Humanities hier eine starke Unterstützung bieten. Dabei lässt sich der Umstand nutzen, dass Rechnungsbücher im Vergleich zu anderen historischen Quellen über einen relativ hohen Grad an Strukturierung verfügen (Pollin 2020: 5ff), insbesondere bei Kostenaufstellungen, die in Form von Tabellen festgehalten sind. Hierbei denkt man in der Regel zuerst an vorgedruckte bzw. vorgezeichnete Tabellen mit sichtbaren Linien. Neben diesen gibt es aber auch Rechnungsbücher, die rein konzeptionelle Tabellen ohne diese Linien beinhalten - so auch die Rechnungsbücher des Stadtarchivs Leuven. Ein Workflow zur Informationsextraktion aus Rechnungsbüchern muss demnach neben der Digitalisierung und Transkription auch eine Erkennung der Tabellen und eine anschließende Entity Recognition beinhalten. Für die Transkription existieren schon diverse etablierte Services wie beispielsweise Transkribus.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn4" n="4" /> Diese bieten teilweise auch bereits Lösungen zur Layouterkennung, die auf Tabellen mit Linien ausgerichtet sind. Rein konzeptionelle Tabellen können dagegen nicht effektiv mit diesen Tools erkannt werden.