Det er også vanlig å ta i bruk vanlige mål for resultater til analysen, og for å kunne gjøre dette kreves det et gyllent eksempel med annotert data: altså data som er helt riktig annotert. Hvis vi da bruker verktøyet på denne gylne dataen, vil vi kunne regne ut mål som f.eks. "UAS" ("Unlabeled Attachment Score") som representerer gjennomsnittlig prosent av hvor ofte modellen gjettet riktig hode på eller "LAS" ("Labeled Attachment Score") som er gjennomsnittlig riktig gjettet for både hode og dependens etikett. Dette er viktig for å kunne teste verktøy opp i mot andre verktøy, og hvis de er trent og evaluert på samme data kan vi da få et mål på hvilket verktøy som er best under de forhold.