Mit Fokus auf die Ausgabe des Erkennprozesses, werden erkannte Strings ins Zentrum gesetzt. Dabei muss nicht zwangsläufig nur ein String („die beste Lesung“) vorgelegt werden, sondern Varianten, also eine Reihe von Strings, die mehrere mögliche Lesungen enthalten, sind extrahierbar. Ergänzt um die durch die maschinell errechnete Wahrscheinlichkeit der Erkennung wird eine Matrix (sog. <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">confidence matrix</hi>) an möglichen Lesungen und deren Wahrscheinlichkeit erstellt, die ebenfalls durchsucht werden kann. Insbesondere innerhalb von grossen Quellenmassen lassen sich so potente Suchen (Volltextsuchen ohne zugrunde liegendem Volltext sozusagen) realisieren, die ausgesprochen gute Ergebnisse erzielen. Mit dem Nachteil, dass je nach Suche auch <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic"> false-positive </hi>Variantenlesungen vorgelegt werden. Die Methode wird daher nur bedingt für Auswertungen nutzbar, die auf Quantifizierung beruhen. Dank der Konfidenzen wird die Anzahl an Zeichenfehler, als zentralem Tool zur Messung von Textgüte relativiert, da ein alternativer Zugang zu den Strings besteht.