最近的一篇文献使用历史的视角来更好地理解城市经济学的基本问题。然而，大量高质量的历史文献仍未得到充分利用:它们的使用受到其原始格式或需要回收的大量信息的阻碍。在本文中，我们描述了机器学习的灵活性和预测能力如何以及何时能够帮助研究人员开发这些历史文献的潜力。我们首先讨论城市经济学依赖于历史数据来源分析的重要性，以及与这些数据的转录和协调相关的挑战。然后，我们将解释机器学习方法如何解决这些挑战，并讨论可能的应用。