À chaque étape de l'analyse, le système propose différents choix pour la décomposition de l'objet courant. Ces choix non encore vérifiés sont appelés hypothèses . Pour chaque hypothèse générée, on calcule un score de confiance (score a priori). Ce score permet de choisir, parmi toutes les hypothèses présentes dans un agenda, celle qu'il faut traiter d'abord. Le score est initialisé grâce aux poids donnés dans le modèle pour l'objet courant (pour ses attributs et ses objets subordonnés). Ce score est ensuite mis à jour à mesure que les hypothèses sont vérifiées et devient un score de reconnaissance. À la fin de l'analyse, chaque branche de l'arbre correspond à une structure possible (pour la notice donnée), pondérée par un score de reconnaissance. Ce raisonnement qualitatif aide à réduire les erreurs et isole les zones susceptibles d'être ambiguës.
Les hypothèses sont choisies dans l'agenda selon l'importance de leurs scores a priori. On dit donc que l'analyseur fonctionne dans un mode opportuniste. Les termes finals (feuilles de l'arbre) sont directement vérifiés. Le succès ou l'échec permet la mise à jour du score a priori pour devenir le score a posteriori qui est ensuite propagé des feuilles vers la racine. Avec cette méthode, les différents objets et attributs influencent le score final selon leur importance, qui est donnée par le modèle (poids) et par la chaîne donnée elle-même (sa longueur).