Vor der Topic Modeling basierten Dokument-Klassifikation wurde Bag-of-Words (BoW) basierte Klassifikation zuerst durchgeführt, um eine Baseline der Klassifikation zu definieren. Die Tests erfolgten auch als 10-fache Kreuzvalidierung mit linearer SVM<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="6" target="ftn6" /><hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:12pt">, bei welchen der Accurary 0,765 und der F1(Makro)-Wert 0,758 betrug. Eine Baseline des NPMI-Wertes wurde auch definiert. Mit nur einer Iteration wurden zuerst 18 Topic-Modelle auf das Untersuchungskorpus trainiert, die jeweils 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 450, 500 Topics enthalten. Dadurch wurden 3150 „Topics ohne Topic Modeling“ erstellt und die NPMI-Werte dieser Topics wurden dann berechnet und der Durchschnittswert ist die NPMI-Baseline: -0,0619. Die Baseline wird durch eine schwarze Linie in den unteren Abbildungen dargestellt.</hi>