Un système d'ordinateur prend en entrée une hiérarchie de défaut initiale KBO et un jeu de transcriptions de session annotées C = {(Pi*j, rj)} et se voit attribuer un jeu d'opérateurs de révision spécifié T = {Thêtai} où chaque Thêtai EpsilonT cartographie (trace) une hiérarchie de défaut KB en une hiérarchie légèrement différente Thêtai (KB). Le système d'ordinateur utilise T pour dériver à partir de la hiérarchie initiale de défaut KBo, à travers des hiérarchies successives, KB1... KBm, avec des précisions empiriques plus élevées successivement sur C. A chaque étape, pour aller d'une hiérarchie de défaut KBh vers son voisin KBh+1, le système d'ordinateur doit évaluer la précision de KBh par rapport à C, aussi bien que la précision de chaque KB' Epsilon N (KBk). Le système d'ordinateur prévoit un moyen efficace d'évaluer la précision de KBk, et chaque Thêtai (KBk), en déterminant si, le cas échéant, Thêtai (KBk) est plus précis que KBk. Ceci exploite un petit nombre d'observation clefs. Premièrement, comme chaque transformation utilisée pour cartographier une hiérarchie vers une autre reliée affecter seulement des changements locaux dans la hiérarchie, cela n'aura que des effets mineurs et facilement calculés sur chaque instance. Deuxièmement, la plupart des transformations n'auront aucun effet sur beaucoup d'instances. Finalement, on peut limiter la façon dont le score de précision pour une base de connaissance peut changer sur la base de toute instance, ce qui signifie que des techniques de branchement et de limitation peuvent être utilisées pour éviter le calcul de scores de précision pour diverses hiérarchies qui ne peuvent pas être optimales.