Aufgrund des umfangreichen Prozederes sind die generierten Datensätze in der Regel zu klein, um unmittelbar ML-Modelle zu trainieren. Wenn allerdings durch gemeinsame Anstrengungen und über mehrere Jahre hinweg ein ausreichend großes Platinstandard-Korpus für ein komplexes Phänomen generiert werden kann, um Modelle zu trainieren, könnte sogar die Aussicht bestehen, parametrisierte automatische Annotationen zu erhalten, die Annotationen relational zu bestimmten Grundannahmen und -argumenten generieren. Bis dahin kann (auch innerhalb eines Projekts) parallel mit verschiedenen Standards gearbeitet werden, so dass beispielsweise einerseits mittels Silber- oder Goldstandard-Annotationen ein Computermodell als Annäherung an ein literaturwissenschaftliches Phänomen, andererseits mittels Platinstandard-Annotationen ein literaturwissenschaftlich belastbarer Datensatz für besonders interessante Einzeltexte generiert wird.