Wenn man die mühevoll bereinigten Texte nun wieder mit Fehlern kontaminiert, indem man den Inhalt der Bag-of-Words bspw. durch korpusfremdes Vokabular (teilweise durch altfranzösische Wörter statt mhd. Wörter) austauscht, so sinkt die Erkennungsquote erstaunlich langsam. Wenn 12% der Wörter durch Fremdmaterial getauscht wurden, ist nur ein geringes Absinken erkennbar. Tauscht man 20% aller Wörter durch Noise aus, dann gibt die Erkennungsquote etwas mehr nach als bei normalisierten Texten (vgl. Dimpel 2016) – das ist plausibel, weil hier trotz aller Anstrengungen mit Normalisierungswörterbuch und Z-Wert-Begrenzung noch immer mehr Varianz in den Texten enthalten ist als in Texten, die ein Editor manuell normalisiert hat. Dennoch bleiben die Quoten erstaunlich stabil.