Dennoch bieten ML-Modelle eine erhebliche Hilfe zur Erstellung einer ersten Ordnung nach Relevanz von Bild- und Textquellen, was insbesondere zur Exploration großer, bislang nicht erschlossener Daten-Korpora dienlich ist. Besonders bei großen Datensätzen besteht jedoch weiterhin enormer manueller Aufwand, sowohl bei der Annotation von Trainings- bzw. Validierungsdaten als auch bei der Evaluierung und Qualitätskontrolle der erschlossenen Inhalte. Dies wird deutlich, wenn die von unserem Text- <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Retriever</hi> erschlossenen Inhalte genauer beleuchtet werden. Obwohl die erstgereihten Ergebnisse der 200 gefundenen Textstellen vielfach gut mit der Suchanfrage übereinstimmen, müssen besonders die weiter hinten gereihten Resultate manuell überprüft und aussortiert werden. Für die hier präsentierte Suche in einem Werk mit Annotationen in der Größenordnung von jeweils 50–350 Textbeispielen pro Klasse bedeutet dies, dass in allen Fällen mehr als die Hälfte der erschlossenen Textvektoren für die Suche irrelevante Ergebnisse liefern und hierbei nicht alle annotierten Beispiele finden.