除了文本层面、引用形式、来源信息外，引用的明确性和引用措辞的正确性对于标记也至关重要。如果还加上诗学文本的理论性或示范性特征，以及对一手文献和二手文献的正面或负面评价，则会产生以下用于注释隐喻指称结构的复杂方案（见图4）。
图 4：隐喻概念的指称结构注释方案（自己的插图，2015 年）。
图 4：隐喻概念的指称结构注释方案（自己的插图，2015 年）。
为了使按照该方案进行的注释保持主体间可理解性，并且不会因注释者不同而有所差异，有必要在注释指南中记录各个类别的标准。此外，否则，阅读和注释文本内容超出实际内容的风险就会存在。在某些方面，区分类别是显而易见的，例如文本级别和参考形式的可能组合，由此也可以在这里识别出诸如前面提到的»征服者的海马«之类的问题案例。在其他领域，分类体系的合理协商更加困难，例如需要制定对疑点案件解释的指导方针。有关诗学的作者对原始文献和次要文献的评价问题就是这样一个例子。贝耶尔所选的 浮士德名言并没有被他明确地引用作为隐喻的正面例子。尽管如此，贝耶尔针对这个例子（以及针对另一个例子）的判决已经包含了评估。因此，对于注释而言，必须从根本上决定是否应将所引用的每个文本示例视为正面的并进行标记，只要它没有被描述为负面的。然而，这种隐含的评价形式是此类每个例子中所固有的，这就是为什么大家同意只在明确存在积极评价时才对其进行注释。这也为注释提供了更精细地区分积极评价方面的机会，并明确标记了突出显示的示例。
将诗学分配给某些理论学派——在具体情况下，分配给根据昆体良或亚里士多德对隐喻的理解。同时，可以显示个别主要事例或某些作者或作品在哪些语境中被主要引用。
但即使对个别诗学著作的文本层次进行量化评估，也能揭示出很多关于其方法论取 澳大利亚电报数据 向的信息，比如，一部诗学著作是否更多地以理论文本的形式写成，如威廉·狄尔泰的《诗人的培养能力》[46]，还是大量引用实例，如贝耶尔的《诗学》，他的《诗学》是一本具有手册性质的实例集。埃米尔·施泰格（Emil Staiger）的《诗人的基本概念》[47]使用了类似数量的主要例子，但对资料的分析表明，相同的主要作品被反复使用，而贝耶尔使用了范围更广的不同作品。由此可以得出关于主要文献讨论的结论。 Staiger 花费大量时间对个别作品进行详细讨论，而 Beyer 则尽可能地逐一列出不同的应用案例，但并没有深入探讨。总体而言，还可以对参考文献和其证据的处理（准确性和完整性）做出陈述，即《诗学》作者的工作有多精确（从今天的科学理解来看）。然而，诸如歌德《浮士德》中的短篇摘录之类的引文也可以被认为是已知的，除了出现频率之外，它还可以表明个别作品的正典程度。
5. 数字注释作为一种认知过程和话语实践的“算法批判”意义
《电子诗学》采用了解释学和算法方法，遵循史蒂芬·拉姆齐的“算法批评”方法[48]，对诗学中的“隐喻”主题进行了理论和文学批评的讨论。无论从注释还是分析的角度，都是采取这两种观点，并且相互迭代关联。
“算法批评”的研究范式最初是指文学文本。然而，在电子诗学中，该方法的基本原理被应用于诗歌文本。不仅因为这种“重新利用”，这种方法需要在这里进行更详细的描述，而且还要防止被简单地理解为在计算机的帮助下对解释学构建的假设进行测试。它必须与使用数字支持的定量方法来以经验客观化的意义对抗传统的解释文本分析的方法区分开来。拉姆齐明确地将“算法批评”与这一研究领域区分开来。更准确地说，他在这种分析方向对立的背景下，将研究范式表述为一种中介方法。拉姆齐描述了第三种观点，其特点是模拟方法和数字方法的结合——主要作为主观解释文本分析的附加工具，而不是纯粹以数量为导向的反模型。