In einem zweiten Schritt werden wiederkehrende Konzepte und Terminologien lokalisiert und verwandtes Beispielmaterial extrahiert, um die eingesetzten maschinellen Lernmodelle zur Anreicherung und Identifikation weiterer Textpassagen zu validieren. Hierbei experimentieren wir mit verschiedenen natürlichsprachlichen Abfragen ( <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Prompt Engineering</hi>), um die Fähigkeiten der vortrainierten Modelle anhand der einzelnen ausgewählten Reiseberichte zu testen und zu optimieren. Das Ziel ist, dieselben Modelle auf das übrige Korpus des ONiT-Projekts anzuwenden, um weitere Naturdarstellungen automatisiert zu erkennen.