Sich auf Computer Vision allein zu stützen resp. vom ‚flachen‘ Text ausgehend nur auf NLP-Methoden zu setzen – dies gilt bei perfekter Transkription (vgl. Pagel et al. 2021), geschweige denn qualitativ stark schwankender OCR –, scheint angesichts der skizzierten Herausforderungen wenig erfolgversprechend. Daher empfehlen sich hybride bzw. holistische Ansätze, die entweder 1) multimodal vorgehen, also zeitgleich Positionierung und Inhalt von Textteilen auf der Seite berücksichtigen, oder 2) eine Nachbearbeitung von anderweitigen DLA-Outputs durchführen. In die erste Kategorie fällt die LayoutLM-Modellfamilie ( <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="https://github.com/microsoft/unilm/blob/master/layoutlm/README.md">https://github.com/microsoft/unilm/blob/master/layoutlm/</ref>), für die u.a. adäquate deutschsprachige Modelle fehlen. Andernfalls wäre ein Klassifikator zu trainieren, der bereits vorliegende geometrische Daten auf Zeilenebene (Höhe, Breite, Stellung etc.) auswertet und gleichzeitig das (Nicht-)Vorhandensein vordefinierter Keywords beachtet und entsprechend gewichtet (vgl. Gutehrlé/Atanassova 2022; Fischer et al. 2023).