Unüberwachtes Topic Modeling (LDA, eingesetztes Tool: MALLET (McCallum 2002)) soll es uns ermöglichen, die in Abb. 1 grob skizzierten Mengen als sich überschneidende Diskursräume zu bestimmen und zu visualisieren. Unsere Ergebnisse zeigen die relative Relevanz in beiden Subkorpora von 50 durch den LDA-Algorithmus bestimmten, jeweils mit einer Reihe von Schlüssel-Tokens repräsentierten Topics. Eine Reihe von Anhaltspunkten spricht für das zuverlässige Funktionieren der Methode: Die Liste der Topics, die besonders DH-relevant seien, wird von den Tokens „digital humanities computing tools“ angeführt, die Liste der Lexikographie-Topics von „dictionary dictionaries english words word learners language“.