Schließlich sei noch auf die sich zunehmend verbreitenden Ansätze hingewiesen, die die Dichotomie von manueller und automatischer Transkription auflösen und Aspekte von beiden Vorgehensweisen kombinieren. Bspw. ist es möglich, mit einer kleinen Menge an manuell transkribierter GT zu beginnen und ein erstes, noch stark fehlerbehaftetes OCR-Modell zu trainieren. Dieses wird anschließend auf weitere Texte angewendet, deren Fehler wiederum manuell korrigiert werden. In einem iterativen Zyklus aus Training, OCR und manueller Korrektur wird das Modell schließlich so lange verbessert, bis es zufriedenstellende Ergebnisse liefert. Neben diesem Bootstrapping-Verfahren, das bspw. in OCR4all (vgl. Reul et al. 2019) Anwendung findet, gibt es auch die Möglichkeit zum Nachtrainieren. Hierbei wird ein bereits vorhandenes Modell mit zusätzlicher GT angereichert und damit bspw. für eine bestimmte Schrifttype, ein bestimmtes Werk oder einen bestimmten Zeitabschnitt angepasst. Dadurch kann mit relativ geringem Aufwand ein für die jeweilige Vorlage maßgeschneidertes OCR-Modell erstellt werden. Auch bei diesen Ansätzen ist es wichtig, nach dafür geeigneten einheitlichen Transkriptionsrichtlinien wie den OCR-D-GT-Guidelines vorzugehen, damit ein fehlerhaftes Training durch Inkonsistenzen und eine damit einhergehende schlechtere Erkennung vermieden werden.