Bei den beiden Evaluationen wurde jeweils der Prozentsatz der korrekt alignierten OCR-transkribierten Zeilen zu allen Zeilen des OCR-Textes berechnet. Der erste Datensatz beinhaltet eine frühe Druckausgabe von 13 Briefen Platons in altgriechischer Sprache<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn1" n="1" />, verteilt auf zwölf Seiten. Die Scanbilder (Beispiel s. Abbildung-2) wurden in 302 Zeilen segmentiert, auf die anschließend eine OCR-Erkennung mit einer Fehlerrate von ca. 15% angewandt wurde. Als Vergleichstexte dienten 793 Transkriptionen der Perseus Digital Library. Diese ständig erweiterte Open-Source-Volltextdatenbank wird von der TUFTS University/Universität Leipzig auf Initiative von Prof. Gregory R. Crane seit 1987 entwickelt. Bei Nutzung der Software Passim lag bei unseren Experimenten die Erkennungsrate im besten Fall bei 136 von 302 Zeilen und damit bei 45% (mit N-Gramm-Größe auf Wortebene = 2 und Deaktivierung von einschränkenden Parameter wie eine Mindestanzahl an N-Gramm-Matches zwischen den Texten sowie eine Mindestlänge des Alignments). Demgegenüber hatte das „OCR-Textkorpus-Aligner“-Tool 292 von 302 Zeilen (ca. 96,7%) bei einer N-Gramm-Größe von fünf Zeichen korrekt zugeordnet. Eine Fehleranalyse der zehn nicht gefundenen Zeilen ergab, dass sich darunter vier zu kurze Zeilen (mit weniger oder knapp über fünf Zeichen) und sechs Zeilen mit sehr vielen OCR-Fehlern (wegen häufigen Großbuchstaben bzw. generell schlechter OCR-Qualität) befanden,