Beim zweiten Ansatz, dem Lernen aus Trainingsdaten wie im Fall der hier evaluierten ML-Modelle, sind die Definition von normalisiertem Text und der Prozess der Normalisierung vollständig getrennt zu sehen. Das Trainingskorpus zu erstellen, setzt eine Definition von normalisiertem Text voraus, etwa in Form der o. g. Konventionen, oder – im Fall von Textausgaben – linguistischer Intuition. Im Training selbst allerdings spielt diese Definition keine Rolle. Die Modelle lernen nur die statistischen Zusammenhänge zwischen historischem und normalisiertem Text.