Zunächst zu CAB: hier sehen wir, dass selbst ohne Trainingsressourcen das System eine starke Baseline darstellt. Allein durch die integrierten Regeln können gegenüber dem Beibehalten des Originals schon fast die Hälfte der Fehler eliminiert werden. Der Vergleich mit ML-Ansätzen zeigt, dass diese genauer arbeiten als CAB; so machen die Transformer-Modelle über alle Tokens des Test-Sets nur halb so viele Fehler wie CAB (0,844% Fehler bei ByT5 unter „WordAcc“ vs. 1,928% Fehler bei CAB), wobei dieser Vorteil durch ein Trainingskorpus und ressourcenintensives Training/Inferenz erkauft wird. Dennoch zeigt sich aus dieser Analyse, dass Textnormalisierung noch nicht als „gelöst“ gelten kann: selbst die Transformer-Modelle generieren immer noch ein fehlerhaftes Token pro 100 Tokens – unter den OOV-Tokens sogar ein Fehler pro 10 Tokens.