Wichtig ist mir auch das Verfahren: Bislang ist eine Feature-Eliminierung oder Feature-Selektion häufig auf dem Weg des maschinellen Lernens erfolgt (Büttner et alia 2016) – mit dem Nachteil, dass der Weg der Kategorisierung teilweise im Dunklen bleibt. Ermittelt man „gute“ oder „schlechte“ Wörter via Level-2-Differenzen, so ist transparent, wie man zu den Parametern kommt und wie auf dieser Basis die weiteren Berechnungen erfolgen.