Die geringe Anzahl an bisher gesammelten und tiefenerschlossenen Wappenbriefen, sowie der Umstand, dass es sich um Kurztexte handelt, ist für das Verfahren der „keyword extraction“ eine besondere Herausforderung. Um jene Wörter in den bereits erschlossenen Dokumenten zu finden, die konstitutiv sind, werden ausschließlich statistische Methoden, welche an kein umfangreiches Trainingsset gebunden sind, eingesetzt. Grundlage der Verfahren ist die numerische (vektorisierte) Repräsentation aller zu untersuchenden Wörter eines Dokuments. In einem ersten Schritt soll das TF-IDF-Maß gewichtete Stichwörter liefern. Dann werden zwei weitere methodische Ansätze (clustering, entropy), die sich zur Stichwortextraktion eignen (vgl. Herrera/Pury 2008, Carretero-Campos et al. 2013, Jamaati/Mehri 2018) auf Texte der Wappenbriefe angewandt. Zur Bestimmung der Wortrelevanz spielt sowohl beim Clustering also auch bei der Entropie-Methode die Verteilung der Wörter im Text eine entscheidende Rolle. Beim Clustering wirkt sich die Streuung gemessen an unterschiedlichen Wortabständen (Vorkommen, Position) auf das Ranking der so generierten Stichwörter aus. Dabei gilt, je größer die Abweichung, desto relevanter das Wort (vgl. Zhou/Slater 2003, Carretero-Campos et al. 2013). Die mithilfe Shannons Entropie (Shannon/Weaver 1963) errechneten relevanten Wörter werden auch an ihrer Verteilungsheterogenität gemessen: Je ungleichmäßiger ihre Verteilung desto relevanter der Inhalt (vgl. Herrera/Pury 2008). Schließlich werden die Ergebnisse aller Messungen evaluiert und für die Datenbankabfrage aufbereitet. Die ermittelten Schlüsselwörter sollen die Qualität des Information Retrieval erhöhen und über die Abfrage von öffentlichen Datenbank-APIs, wie Regesta Imperii (<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="Hyperlink">www.regesta-imperii.de</hi>) und Archivportal-D <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="http://www.archivportal-d.de/">(www.archivportal-d.de/)</ref> zum Auffinden von weiteren Wappenbriefen führen.