Für die automatischen Transkriptionsverfahren gilt diese Beobachtung umso mehr, da jedes trainierte Modell nur so präzise, effektiv und umfassend sein kann wie die Trainingsdaten bzw. das kodierte Kontextwissen, das in das Verfahren einfließt. Bei heuristischen Verfahren, in denen in Form von Software abgefasste Regeln die Verarbeitung bestimmen, sollten diese Regeln klar dokumentiert werden. Nur so kann sichergestellt werden, dass Verfahren und Daten zueinander passen. Wird bspw. ein OCR-Verfahren so trainiert, dass das "lange ſ" zu einem modernen "runden s" normalisiert wird, wird es niemals das "lange ſ" produzieren können. Für eine automatische Sprachverarbeitung könnte diese Normalisierung sogar hilfreich sein, für Forschungsfragen zu historischer Orthografie hingegen wären die Erkennungsergebnisse dann ungeeignet. Deshalb ist es auch bei automatischer Transkription wichtig, diese vorgelagerten Entscheidungen und impliziten Annahmen zu dokumentieren.