text2ddc wurde auf Korpora verschiedener Genres angewandt, um deren Themenverteilungen zu analysieren. Zum einen betrifft dies die Wikipedia selbst, aber auch Korpora basierend auf StadtWikis, anhand derer bestimmt wurde, welche Themen dominant sind und wie diese zusammenhängen. Ein drittes Beispiel betrifft literarische Texte bzw. historische Texte der Wissenschaft. Abbildung 1 zeigt etwa die Themenverteilung von <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Die Geburt der Tragödie aus dem Geiste der Musik</hi> von Friedrich Nietzsche. In dieser Abbildung repräsentieren die Knoten die DDC-Kategorien, wobei die Knotenfarbe dazu dient, die jeweilige DDC-Hauptkategorie zu identifizieren. Kanten zwischen den Knoten repräsentieren den Zusammenhang der jeweiligen Themen. Hierfür wurde die semantische Ähnlichkeit von Sektionen, Paragraphen und Sätzen ausgewertet. Ein alternatives Beispiel bildet <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" xml:space="preserve">Massenpsychologie und Ich-Analyse </hi>von Sigmund Freud (siehe Abbildung 2). Die Beispiele verdeutlichen nicht nur die erwarteten Unterschiede beider Werke, sondern zeigen zugleich makrostrukturelle thematische Zusammenhänge auf.