Ausgehend von den einzelnen Anzeigen als Analyseeinheiten haben wir einen eindeutig referenzierbaren Datensatz für jede einzelne Anzeige erstellt: mit Anzeigen-ID, Transkription, Zeitstempel, iiif-Bildfragment und Annotator:in-ID. Für die Layouterkennung wurde dhsegment verwendet, um automatisch Bounding Boxes für die Anzeigen zu erstellen (Ares Oliveira/Seguin/Kaplan 2018). Diese Boxes wurden in Transkribus korrigiert und verfeinert, um dort danach die automatische Texterkennung durchzuführen.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn4" n="4" /> Für die Texterkennung haben wir zwei Modelle mit einer Zeichenfehlerrate (CER) im Validierungsset von weniger als 1,7 Prozent trainiert. Das resultierende page-xml wurde dann in die Forschungsumgebung Freizo eingespeist, wo es im Mirador-Viewer angezeigt oder als TSV für die weitere Analyse mit R exportiert werden kann. Durch diesen Prozess haben wir Zugriff auf fast eine Million Datensätze, die aus 6.600 Avisblatt-Ausgaben bzw. 48.000 Seiten extrahiert wurden: der komplette Bestand aller im Avisblatt über die Laufzeit von 116 Jahren veröffentlichten Anzeigen.