Die Grundlage der Topic-Modelling-basierten Analyse besteht auf im Bereich DH etablierter Methoden wie LDA (<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Latent Dirichlet Allocation</hi>; Blei et al. 2003). Dieses Verfahren ordnet Begriffe auf Basis von Kookkurrenz und statistischen Analysen einander zu und extrahiert Topics in Form gewichteter Wortlisten. Diese ergeben für menschliche Benutzer interpretierbare Listen, und erlauben eine automatische Inferenz von Topic-Verteilungen innerhalb eines Dokuments.