Durch Berücksichtigung der Wortfrequenz, Zuhilfenahme einer multilingualen Rechtschreiberkennung und Auswahl geschickter Nebenbedingungen ist es jedoch möglich, mehrdeutige Tags sinnvoll zuzuordnen. Grundsätzlich haben inhaltsbasierte Tags wie „schwarz“, „weiß“ oder „Berg“ eine deutliche höhere Worthäufigkeit als tatsächlich relevante Namen wie „Klee“, „Macke“ oder „Turner“. Um auch fälschlich erkannte englische Wörter tilgen zu können, wird zusätzlich die englische Worthäufigkeit berücksichtigt; wobei im Englischen vorkommende deutsche Wörter sowie in den allgemeinen Sprachgebrauch eingegangene Namen weitere Störfaktoren darstellen. Zur besseren Menschenlesbarkeit stellt das Python-Packet <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">wordfreq</hi> (Speer et al. 2018) hierzu die Zipf-Häufigkeit für englische und deutsche Wörter zur Verfügung, die sich auf einer logarithmischen Skala von 0 bis 8 bewegt. Unter Berücksichtigung der oben erläuterten <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">trade-off</hi>-Bedingungen wurden eine Worthäufigkeit &lt; 2,0 für englische Wörter, &lt; 3,5 für deutsche Wörter oder die Nichterkennung des Namens durch deutsche bzw. englische Rechtschreibkorrektur als zufriedenstellende Kriterien festgelegt. Eine geringe Anzahl dadurch fälschlich getilgter Künstler:innen wurde manuell wieder hinzugefügt (Tab. 1).