Das maschinelle Lernen wurde mithilfe der Programmiersprache <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Python</hi> und der dort verfügbaren Bibliothek <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">sklearn-crfsuite</hi><ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="2" target="ftn2" /> implementiert. Die Evaluation der Modelle geschah mit der zu <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">sklearn-crfsuite </hi>kompatiblen Bibliothek für wissenschaftliche Programmierung <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic"> scikit-learn</hi><ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="3" target="ftn3" />. In der folgenden Tabelle sind die gängigen Maße Precision, Recall und der F1-Score für die sechs gelernten Modelle angegeben.