Eine XML-Verarbeitungskette wandelt diese Transkriptionen in ein TEI-basiertes Format um und wendet von uns trainierte Modelle des <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Stanford Named Entity Recognizers</hi> (vgl. Manning et al. 2014) an, um Personen, Orte, Institutionen und Werke zu taggen. Da sich die klassischen Entitäten in Privatbriefen aus der Zeit um 1900 anders darstellen als in Gebrauchstexten, anhand derer die meisten Classifier trainiert wurden, nutzen wir Teile unserer Transkriptionen sowie die Daten weiterer digitaler Briefeditionen für das Training eigener Classifier. Ergänzend zum überwachten maschinellen Lernen werden Listen implementiert, um sicherzustellen, dass bestimmte, regelmäßig wiederkehrende Entitäten zuverlässig gefunden werden. Die sukzessive Erweiterung des Trainingsmaterials führt zunächst zu besseren Erkennungsraten innerhalb unseres Korpus, ist perspektivisch aber auch als generische Möglichkeit der automatisierten Briefannotation gedacht, die im Sinne einer digitalen, kollaborativen, wissenschaftlichen Korrespondenzanalyse auch für andere Projekte zugänglich gemacht werden soll. Erkannte Entitäten werden <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">inline</hi> unter Beibehaltung der Bezüge zu Layout und Struktur des Dokuments eingebracht. Hierfür wird eine vereinfachte Implementierung der <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Separated Markup API for XML</hi> (vgl. Verwer 2020) verwendet, die klassifizierte Tokens der Named Entity Recognition und textstrukturelles Markup integriert. Die so erkannten Entitäten werden als Basis für die teilautomatisierte Generierung von Personen-, Orts-, Institutionen- und Werkregistern genutzt. Erst dieser Schritt einer basalen inhaltlichen Erschließung ermöglicht letztlich einen grundlegenden Überblick über sowie gezielte Einblicke in das umfangreiche Korpus anhand zentraler Entitäten und damit eine Nutzung als editorisch aufbereitete historische Quelle.