Eine Möglichkeit, diesen beiden Problemen zu begegnen, ist eine automatisierte historische <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Textnormalisierung</hi>. Vereinfacht gesprochen wird dabei das historische Dokument automatisch in die moderne Standardschreibung „übersetzt“, wodurch z. B. sämtliche o. g. Varianten von <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">heiraten</hi> mit dem standardsprachlichen Äquivalent ersetzt werden. Das wird in vielen modernen Editionen älterer Werke manuell praktiziert. Eine automatische Textnormalisierung für die deutsche Sprache ab ca. 1600 bietet das Tool <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Cascaded Analysis Broker</hi><ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="1" target="ftn1" /> (CAB, Jurish, 2012) an, das u. a. für die Textnormalisierung der DTA-Korpora eingesetzt wird und als das <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">de-facto</hi> Standard-Tool fürs Deutsche gelten kann. CAB wendet zur Normalisierung mittels endlicher Automaten bestimmte Ersetzungsregeln von Buchstaben an, die mit linguistischem Expertenwissen händisch entwickelt wurden. Damit baut CAB auf einer deutlich älteren Technologie auf als die gegenwärtig übliche NLP-Methodik des Machine Learning (ML) via Transformern. Während es also naheliegt, automatische Textnormalisierung aus einem ML-Ansatz heraus zu operationalisieren, ergibt sich hierbei eine neue Schwierigkeit: Textnormalisierung ist in vielen Fällen eine unscharfe Praxis und selten in Konventionen festgelegt.