Die DLA ist eine unentbehrliche Vorstufe der Zeichenerkennung (OCR im engeren Sinne), steht aber im Gegensatz zu dieser weiterhin vor nicht wenigen Schwierigkeiten. Defizite und Desiderata im Bereich historischer Drucke sind in der Community allgemein bekannt und betreffen Segmentierung wie <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Semantic Labeling</hi> (z.B. Girdhar et al. 2024) Offenkundig wird das etwa, wenn im Rahmen von Massendigitalisierungsbemühungen entstandene Volltexte eingesehen werden. Je nach angewandter Software kann es sich um mehr oder minder unstrukturierten Output handeln. Daraus extrahierte Texte geben etwa durch fehlerhafte Spaltentrennung – um nur eine berüchtigte Fehlerquelle zu nennen – auch bei verhältnismäßig hoher OCR-Genauigkeit unentwirrbare Wortgeflechte wieder. Hinzu kommen fehlende semantische Unterscheidungen, wodurch etwa Absatz- und Anmerkungsbereiche ineinanderfließen; grafische Elemente bleiben zumeist komplett ausgeblendet oder werden fälschlicherweise als Textteile erkannt. All dies kann nachfolgende Analyseschritte stark beeinträchtigen (Bartsch et al. 2023; Laramée 2019). Berücksichtigt man die oben dargestellte Variabilität gewinnt die Layoutproblematik für das Hagedorn-Korpus zusätzlich an Gewicht.