Texte und ihre automatische Analyse stehen im Zentrum vieler Untersuchungen in den Digital Humanities, etwa zur Erforschung sprachlicher und kultureller Wandlungsprozesse (siehe etwa Michel u.a. (2011)) oder im Bereich der Stilometrie (siehe etwa Jannidis (2014)). Die automatische Analyse von Texten beinhaltet typischerweise eine Reihe zunehmend komplexer werdender Schritte, angefangen bei der Segmentierung von Sätzen und Wörtern (Leerzeichen sind kein hinreichendes Kriterium, vgl. <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">„New York“</hi>) über die syntaktische und semantische Analyse bis hin zu diskursstrukturellen und pragmatischen Analysen. Die für diese einzelnen Schritte nötigen sprachtechnologischen Komponenten sind oft, zumindest innerhalb einer Anwendungsdomäne, wiederverwendbar. Folglich gibt es mittlerweile eine Fülle von Software-Repositorien, die entsprechende computerlinguistische Komponenten sammeln, und Frameworks, die ihre Integration in sogenannte Pipelines, also funktionsbezogene sequenzielle Kombinationen von einzelnen Komponenten, erleichtern. Die dadurch ermöglichte Wiederverwendung von Komponenten ist im Sinne nachhaltiger Forschung, da diese so nicht mehrfach entwickelt werden müssen und der Software-Austausch zwischen Gruppen unterstützt wird.