<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="bold">Log-Likelihood-Ratio-Test</hi> LLR zeigte bei Kriminalromanen distinktive Wörter zu typischen Figuren wie <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">inspecteur, commissaire, policier, shérif</hi> (dt. Inspektor, Kommissar, Polizist, Sheriff) oder das Pronomen <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" xml:space="preserve"> je </hi>(ich), welches auf eine gehäuft auftretende introspektive Erzählhaltung verweist. Bei Science-Fiction wurden nur wenige zu den Genreprofilen passende Wörter wie <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">vaisseau, humain, planète, espace</hi> (dt. Raumschiff, Mensch, Planet, Weltraum) in den Kategorien der typischen Themen und Orte extrahiert. Wortlisten aus Kriminalromanen und Hochliteratur zeigten zudem größere Anteile an Wörtern der Kategorie ‘unerwartet’. Wir können (Brezina 2018, 84–85) in dieser Hinsicht zustimmen, dass es zunehmend Belege dafür gibt, dass Log-Likelihood Ratio im Korpusvergleich viel zu viele „false hits“ erzeugt.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="10" target="ftn10" /> Insgesamt konnten nur 53,5% (107 aus 200) der Top-Keywords einem Aspekt des Subgenres zugeordnet werden (siehe Abb. 3).