Zu den Verfahren der digitalen Textanalyse, die in den vergangenen Jahren in den textbasierten digitalen Geisteswissenschaften etabliert wurden, gehört das LDA (Latent Dirichlet Allocation) Topic Modeling (Blei 2012; Steyvers und Griffiths 2006). Diese Methode eignet sich zur Analyse der Verteilung semantischer Wortgruppen in Textsammlungen, und kann sowohl für die computergestützte Textklassifikation als auch für die explorative Betrachtung der Inhalte eines Corpus herangezogen werden. Um dem zunehmenden Interesse am Topic Modeling von Seiten der DH-Community Rechnung zu tragen, entwickelt DARIAH-DE seit 2017, basierend auf den Python-Bibliotheken "LDA" von Allan Riddell und "DARIAHTopics" (Jannidis et al. 2017), den DARIAH-TopicsExplorer, eine Software, mit der interessierte Forschende Topic Modeling auf ihren eigenen Rechnern an ihren eigenen Texten ausprobieren können, und die den gesamten Analyseprozesses, vom unverarbeiteten Text bis zum Ergebnis, durch eine graphische Nutzeroberfläche (GUI) unterstützt.