Im Folgenden wird anhand eines Beispiels in Anlehnung an den rechten Teil von Abbildung 1 beschrieben, wie die manuelle Annotation, das Training von Klassifikationsmodellen und die Analyse der Klassifikationsergebnisse ineinander greifen. Zur Klassifizierung von Text zwischen Anführungszeichen als eine der drei Klassen ‚Hervorhebung‘ (Wörter deren Bedeutung hervorgehoben wird), ‚Titel‘ (Werktitel) und ‚Zitat‘ (Zitate aus anderen Werken) wurde manuell ein Korpus annotiert, in dem jeder Text zwischen Anführungszeichen einer dieser drei Klassen zugewiesen wurde (Manuelles Annotieren von Konzepten). Auf der Basis dieses Korpus wurden Klassifikationsmodelle zur automatischen Erkennung dieser drei Klassen trainiert (Modell trainieren / entwickeln). Die automatischen Modelle wiederum wurden benutzt, um in anderen Poetiken Text in Anführungszeichen automatisch in diese drei Klassen einzuteilen. Es wurde durch Stichproben und formale Evaluation auf einem für diesen Zweck annotierten separaten Korpus erkannt, dass die Klassifikation gut funktioniert (Evaluierung). Da so unter anderem direkte Zitate und Werktitel automatisch erkannt werden, ermöglicht dieser Schritt wiederum die automatische Verlinkung von Werktiteln und Zitaten mit ihren Einträgen (sofern vorhanden) im TextGridRepository-Korpus (Evaluierung). Durch diese Information kann vom Analysten manuell die Verteilung von Werken und Zitaten in den Poetiken untersucht und bedeutende Werke / Zitate erkannt werden. Diese Erkenntnisse können dann wiederum als Metadaten im Dokument annotiert werden (Manuelles Annotieren von Konzepten und Metadaten).