Das maschinelle Lernen verlief iterativ, sodass jeweils Modelle für unterschiedlich „tiefe“ Metadatenebenen gelernt wurden, da eine mehrstufige Anwendung mehrerer Modelle oftmals bessere Ergebnisse als die Verwendung eines einzigen Modells für die gesamten Daten erzielt (Kovacevic et al. 2011: 388) und simpler strukturierte Modelle weniger Trainingsdaten benötigen (Candeias 2011: 28). Ein erstes Modell wurde bspw. zur Bestimmung der Makrostruktur der Metadaten verwendet (Titel, Autor, Publikationsdetails etc.), weitere Modelle verfeinerten jeweils die Auszeichnung innerhalb einer dieser Gruppen (z. B. Differenzierung der Publikationsdetails: Ort, Verleger, Jahr, Format, Seitenangabe). Insgesamt wurden sechs Modelle trainiert, die durch stichprobenartige Analyse der erzeugten Daten sukzessive angepasst wurden, bis keine Verbesserungen mehr möglich waren. Das jeweils beste Modell einer Iteration wurde dann auf die restlichen, noch nicht im Trainings- bzw. Testset enthaltenen Jahreslisten angewendet.