<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:12pt">Das Python-Paket wird auf Github veröffentlicht und steht somit zur freien Nutzung, eigenen Anpassung und weiteren Entwicklung zur Verfügung (Du et al. 2021b). Im pydistinto sind derzeit folgende Distinktivitätsmaße implementiert: Zeta, Ratio of Relative Frequencies, Gris’ Deviation of Proportions based measure (Eta, siehe Du et al. 2021c), Welch's T-test, Wilcoxon Rank-sum Test, Kullback-Leibler Divergence, Chi-Squared Test, Log-Likelihood-Ratio</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="" style="font-size:12pt" xml:space="preserve"> Test, TF-IDF. </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:12pt">Ein besonderer Vorteil des Pakets ist, dass es in einem Beginner-Modus und einem Profi-Modus genutzt werden kann. Im Beginner-Modus können auch weniger erfahrene Nutzende mit geringen Programmier- und Statistikkenntnissen Textkorpora vergleichen. Ziel- und Vergleichskorpus müssen hierfür lediglich als ‘plain text’ vorbereitet und einige Parameter wie z. B. Segmentlänge, Feature-Typen oder Anzahl der Top-Features eingestellt werden. Die Analyse wird dann automatisch durchgeführt und eine Visualisierung angeboten. Wer sich für die statistischen Eigenschaften der unterschiedlichen Maße interessiert und diese vergleichen möchte, kann den Profi-Modus verwenden. Die Nutzenden können dann selbst darüber bestimmen, welche Maße und statistischen Eigenschaften der Features (z.B. absolute Häufigkeit, relative Häufigkeit, Dispersion) für die Berechnung der Distinktivität kombiniert werden sollen. Es gibt in diesem Modus außerdem zusätzliche Möglichkeiten, die Daten zu visualisieren: so kann die Abhängigkeitsstruktur zweier statistischer Merkmale (z.B. Zeta-Wert und absolute Häufigkeiten der Features) auch durch ein Streudiagramm dargestellt werden.</hi>