So ergeben sich drei Gütekriterien für die regelbasierte Extraktion von strukturiertem Wissen aus historischen Enzyklopädien: 1) Wie generisch ist die Information; also auf wie viele Klassen und auf wie viele Einträge trifft sie insgesamt zu, 2) Wie stark ist die Information vorstrukturiert, also wie präzise kann eine Regel für die Information gefunden werden und 3) Wie relevant ist die Information im Hinblick auf die Ziele, die der Wissensgraph verfolgt? Recht generische Informationen sind beispielsweise Synonyme und Übersetzungen; in den meisten Einträgen werden diese direkt nach der Nennung des Konzepts aufgelistet und sind damit auch vergleichsweise einfach zu extrahieren. Die Beispiele aus Abbildung 1 sind das Gegenteil: Zwar sind sie alle eher einfach zu extrahieren durch die vorstrukturierte Form, allerdings sind sie auch in nur wenigen Einträgen vorhanden und insbesondere Zahlen und Einheiten sind für das Ziel das EncycNet verfolgt, nämlich ein semantisches Netzwerk zu bilden, eher uninteressant. Es empfiehlt sich daher, zunächst alle möglichen Informationen nach diesen Kriterien zu sortieren und dann erst mit der Extraktion zu beginnen, um eben nicht nur Detailwissen zu extrahieren bzw. bestimmte Domänen zu bevorzugen.