(3) Die Themen des Arbeitskorpus werden mit einer vorbereiteten Topic Modeling-Analyse, bei der lexikalische Cluster herausgearbeitet und visualisiert werden, vorgestellt. Dieser statistische Zugriff auf den Wortschatz wird in Kollokations-Analysen fortgesetzt und durch Kontextanalysen ergänzt. Dabei werden statistisch relevante gemeinsame Vorkommen ermittelt, aus denen deutlich wird, wie typische Erlebnisse sprachlich kodiert werden – wenn zum Beispiel das Kollokat von <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" xml:space="preserve">Krieg </hi>der <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" xml:space="preserve">Schützengraben </hi>ist oder zu <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" xml:space="preserve">Gefangenen </hi>häufig die Herkunft ( <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">französische</hi>, <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">russische</hi>) angegeben wird.