Ein Keilschriftszeichen wird gesucht, indem es in im Wörterbuch bekannte Keilkonfiguration unterteilt wird. Dazu werden die Merkmalsvektoren des Zeichens mit gelernten PCA reduziert und dem gelernten k-Means klassifiziert. Danach werden bekannte Konfigurationen im gesuchten Zeichen durch erneutes spatiales Frequent Pattern Mining identifiziert. Nun wird eine Schnittmenge von bekannten Konfigurationen im gesuchten Zeichen mit der Menge an bekannten Konfigurationen auf der Tafel gebildet. Übereinstimmungen werden durch ein genaueres Verfahren verglichen (Bogacz / Gertz et al. 2015).