Mit den Programmen ‘Mallet’ (vgl. McCallum 2002) und ‘Gensim’ (vgl. Rehurek 2010) stehen zur Zeit zwei State-of-the-Art Implementierungen von Topic Modeling-Algorithmen zur Verfügung. Um die Methode produktiv einzusetzen, sind aber neben der Erzeugung des Modells weitere Arbeitsschritte notwendig (Abb. 1). Im ‘Preprocessing’ gilt es zunächst, die Textsammlungen in eine Form zu bringen, in der sie vom Modellierungsprogramm verarbeitet werden können. Darüber hinaus werden die Texte normalerweise durch das Herausfiltern häufiger Funktionswörter auf die potentiell inhaltsrelevanten Wörter reduziert, was in der Regel den vorhergehenden Einsatz von NLP-Tools (Natural Language Processing) erfordert. Sind die ‘Topics’ dann erst einmal errechnet worden, kann sich eine Visualisierung der Ergebnisse anschließen, oder ihre statistische Evaluierung anhand interner oder externer Kriterien, ein Aspekt dem beim Einsatz von Topic Modeling-Verfahren im DH-Kontext bisher eher zu wenig Beachtung geschenkt wurde.