En studie genomfördes för att undersöka potentialen i naturliga språkbearbetning (NLP)-baserade metoder för kunskapssökning för uppgiften att representera och utnyttja den viktiga information som finns i fältservice (trubbel) biljetter för en stor försörjningsleverantör. Analys av en delmängd av biljetter, guidad av subspråksteori, identifierade språkliga mönster, som översattes till regelbaserade algoritmer för automatisk identifiering av biljetters diskursstruktur. De efterföljande data mining experimenten visade lovande resultat, vilket tyder på att sub language är en effektiv ram för uppgiften att upptäcka det historiska och prediktiva värdet av problem biljettdata.
REF beskriver ett liknande tillvägagångssätt med hjälp av RBR-teknik för att upptäcka det historiska och prediktiva värdet av problembiljettdata.