Der zugrundeliegende Algorithmus basiert auf folgendem Prozedere: Zunächst wird der Inputtext in Sektionen untergliedert, wofür die jeweilige logische Dokumentstruktur ausgewertet wird. Anschließend werden verschiedene NLP-Methoden angewendet, um Informationen über Lemmata und <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Named Entities</hi> zu gewinnen, was wiederum auf einer automatischen Disambiguierung basiert. Mittels dieser Methoden erreichen wir eine höhere Genauigkeit bei der Klassifikation mit text2ddc. Im nächsten Schritt werden die Sektionen unter Verwendung der DDC als Zielklassifikation kategorisiert. Je mehr Sektionen auf dasselbe DDC-Thema abgebildet werden, desto höher ist das Gewicht des entsprechenden Zielknotens und desto größer kann dieser dargestellt werden. Da bei dieser Vorgehensweise nicht auf Linkstrukturen zurückgegriffen werden kann, erfolgt die Induktion von Themenkanten nach der inhaltlichen Ähnlichkeit der den Themen zugeordneten Sektionen. Hierfür werden Texteinbettungsalgorithmen aus dem Bereich neuronaler Netze angewandt.