Um die aktuellen Möglichkeiten und Grenzen von automatisierter Textnormalisierung an einem konkreten Fall zu erörtern, fokussiert unsere Fallstudie sich auf die Normalisierung von historischer Literatursprache des 19. Jahrhunderts. Wir vergleichen hierbei quantitativ die methodischen Ansätze: auf der einen Seite das regelbasierte Normalisierungssystem CAB,<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="5" target="ftn5" /> auf der anderen Seite ML-Systeme, welche auf einem Parallelkorpus mit historischer und moderner Schreibweise trainiert sind. Für Letzteres trainieren wir zwei Transformer-Modelle, einmal auf Satz- und einmal auf Type-Ebene.