Historische Dokumente wie Protokolle, Tagebücher und Briefnachlässe stellen besondere Herausforderungen für die Texterkennung dar. Im Gegensatz zu modernen Druckwerken fehlen häufig Inhaltsverzeichnisse, Register oder Klappentexte, die inhaltliche Rückschlüsse zulassen. Dies erschwert die gezielte Suche und Erschließung solcher Materialien. In vielen Fällen bleibt nur eine zeitintensive manuelle Verschlagwortung oder Regestierung, um die Zugänglichkeit zu erhöhen. Hier können KI-Methoden einen entscheidenden Beitrag leisten. Durch den Einsatz von LLMs und anderen modernen Technologien kann die automatische Erzeugung von Inhaltsangaben sowie die Extraktion von Schlagworten, Personen- und Ortsangaben erheblich verbessert werden. Damit lassen sich klassische NLP-Arbeitsschritte wie bspw. die Named Entity Recognition (NER) für Personen oder Ortsnamen vereinfachen (Wettlaufer, 2023, 9-10, 13-14 und Dalfsen et al., 2024).