Korpora in der informationsgetriebenen geisteswissenschaftlichen Forschung sind oft heterogen und schlecht für Werkzeuge des Natural Language Processing (NLP) aufbereitet. Sie stammen z.B. direkt aus google books oder anderen digitalen Bibliotheken, die manchmal entweder nur eine Bilddatei oder aber einen Textlayer mit einem OCR erkannten, nicht weiter strukturierten Text enthalten. Im Fall von historischen Texten oder Textsammlungen kommen auch unterschiedliche Sprachstufen, Grammatiken etc. hinzu. Für Forschende, die eine geringe Erfahrung mit NLP und den verfügbaren Werkzeugen haben (z.B. Weblicht<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="superscript">1</hi>, Standford NLP<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="superscript">2</hi> etc.), übersteigt der Aufwand für die Aufbereitung der Texte für eine korpuslinguistische Analyse oft die zur Verfügung stehende Zeit, zumal die Fragestellungen eher semantischer als sprachhistorischer Art sind. Wie kann man trotzdem diese Texte linguistisch „bewusst“ nutzen und erschließen?