docs: def post_disambiguate(self, collections):
          """  Teostab mitmeste analüüside lemma-põhise järelühestamise. Järelühestamine 
              toimub kahes etapis: kõigepealt ühe dokumendikollektsiooni piires ning 
              seejärel üle kõigi dokumendikollektsioonide (kui sisendis on rohkem kui 1
              dokumendikollektsioon);
               Sisuliselt kasutatakse ühestamisel "üks tähendus teksti kohta" idee laiendust:
              kui mitmeseks jäänud lemma esineb ka mujal (samas kollektsioonis või kõigis
              kollektsioonides) ning lõppkokkuvõttes esineb sagedamini kui alternatiivsed
              analüüsid, siis tõenäoliselt see ongi õige lemma/analüüs;
          """
          #
          #  I etapp: ühestame ühe dokumendikollektsiooni piires 
          #           (nt üle kõigi samal päeval ilmunud ajaleheartiklite);
          #
          for docs in collections:
              # 1) Eemaldame analüüside seast duplikaadid ja probleemsed
              self.__remove_duplicate_and_problematic_analyses(docs)
              # 2) Leiame sõnad, mis sisaldavad nn ignoreeritavaid mitmesusi
              #    (selliseid mitmesusi, mida me ühestamisel ei arvesta);
              hiddenWords = self.__find_hidden_analyses(docs)
              # 3) Leiame kaks lemmade sagedusleksikoni: üldise lemmade sagedus-
              #    leksikoni ja mitmeseks jäänud sonade lemmade sagedusleksikoni;
              #    Mitmeste lemmade leksikoni läheb kirja vastavate lemmade yldine 
              #    sagedus korpuses (kuhu arvatud ka sagedus ühestatud sõnades);
              genLemmaLex = dict()
              ambLemmaLex = dict()
              self.__supplement_lemma_frequency_lexicon(docs, hiddenWords, ambLemmaLex, genLemmaLex)
              # 4) Teostame lemmade-p6hise yhestamise: mitmeseks j22nud analyyside 
              #    puhul j2tame alles analyysid, mille lemma esinemisagedus on suurim
              #    (ja kui k6igi esinemissagedus on v6rdne, siis ei tee midagi)
              self.__disambiguate_with_lexicon(docs, ambLemmaLex, hiddenWords)
          #
          #  II etapp: ühestame üle kõikide dokumendikollektsioonide 
          #            (nt üle kõigi ühe aasta ajalehenumbrite, kus
          #             üks ajalehenumber sisaldab kõiki sama päeva artikleid);
          #
          if len(collections) > 1:
              # Genereerime mitmeste sagedusleksikoni
              genLemmaLex = dict()
              ambLemmaLex = dict()
              for docs in collections:
                  # *) Leiame sõnad, mis sisaldavad nn ignoreeritavaid mitmesusi
                  hiddenWords = self.__find_hidden_analyses(docs)
                  # *) Täiendame üldist lemmade sagedusleksikoni ja mitmeseks jäänud
                  #    lemmade sagedusleksikoni;
                  self.__supplement_lemma_frequency_lexicon(docs, hiddenWords, ambLemmaLex, genLemmaLex)
              # Teostame järelühestamise
              for docs in collections:
                  # *) Leiame sõnad, mis sisaldavad nn ignoreeritavaid mitmesusi
                  hiddenWords = self.__find_hidden_analyses(docs)
                  # *) Teostame lemmade-p6hise yhestamise;
                  self.__disambiguate_with_lexicon(docs, ambLemmaLex, hiddenWords)
          return collections