Die folgende Modellierung ist durch drei wesentliche Schritte gekennzeichnet: (1a) der Aufbau eines geeigneten Verfahrens maschinellen Lernens, das (1b) eine nutzbare Kennzahl für eine Bemessung der relativen Nähe und Distanz zum begrifflichen Zentrum bereitstellt, (2) die Erfassung eines Bereichs relativer Vagheit, und (3) ein Maß zur Bemessung des relativen Vagheitscharakters eines Gattungsbegriffs wie der Novelle. Zu (1): Gewählt wird (1a) Logistische Regression als klassisches Modell überwachten maschinellen Lernens. Auch wenn logistische Regression ein bereits in die Jahre gekommenes Lernverfahren darstellt, hat es zwei entscheidende Vorteile. Erstens die bereits von Underwood (2019a und 2019b) betonte gute Interpretierbarkeit der Features, und zweites die relative Vorhersagewahrscheinlichkeit für die Zuordnung einer Instanz zu einer der in Frage kommenden Klassen. Die grundlegende Idee zu Schritt (1b) ist es, relative Nähe einer Instanz zum begrifflichen Zentrum im Sinn von Prototypikalität durch die Vorhersagewahrscheinlichkeit für eine bestimmte Klasse auszudrücken.