Wir ermitteln sprachspezifisch, welche "Themen" in unserem Zeitungskorpus vorkommen, um daraus eine Thematik für den Benutzer abzuleiten. Zu diesem Zweck werden mehrere topic models (über das gesamte Korpus, pro Zeitung, pro Zeitraum) berechnet und die Themen den Zeitungsartikeln zugeordnet. Topics erlauben es, überwältigende Ergebnismengen zu reduzieren, bestimmte Themenaspekte wie “Sport”, “Militär” oder “Kunst” ein- bzw. auszuschließen. Im obigen Beispiel würden also sport-basierte Themen aus- und militär-basierte Themen eingeschlossen. Innerhalb des Interfaces visualisiert eine Graph-Visualisierung Überschneidungen zwischen Topics. Knoten repräsentieren Topics, eine Kante zwischen zwei Knoten ist gewichtet und basiert auf der Zahl der Artikel, in denen beide Topics erkannt wurden.