Eine weitere Einschränkung hängt mit der Art und Weise zusammen, wie die Resultate von komplexen statistischen Modellen erschlossen werden und wie die dadurch neu entstehende Heuristik und Ordnung der maschinell ausgewerteten Informationen die weitere Forschungsarbeit prägen. Transformer-Modelle wandeln die Merkmale der zu analysierenden Daten in Vektoren um, basierend auf deren Distanz ihre Ähnlichkeit mathematisch berechnet wird. Die dadurch entstehende Ordnung hängt davon ab, wie stark die erschlossene Ähnlichkeit der vektorisierten Merkmale mit unseren vordefinierten Klassen bzw. Sucheingaben übereinstimmen. Unsere Ergebnisse zu den Hauptklassen „Tier” und „Pflanze” verdeutlichen, dass der von uns gewählte Ansatz die Resultate dahingehend verzerrt, dass die Textvektoren, in denen der gesuchte Begriff wörtlich enthalten ist, zu einer höheren Übereinstimmung mit den Suchkriterien führt. Die Konsequenz ist, dass Nennungen spezifischer Tierklassen wie „Pferd” und „Vogel” bei einer generellen Suche nach „Tier, Tieren” tendenziell verloren gehen.