Wir evaluieren zudem zwei klassische Methoden des maschinellen Lernens: (1) Repräsentation über Termfrequenzen in einem bag-of-words-Modell und dem Lern-Algorithmus <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Multinomial Naive Bayes</hi> ( <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">bow-mnb</hi>) sowie (2) <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Support Vector Machines</hi> (SVM) ( <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">bow-svm</hi>) als Lern-Algorithmus. Methode (2) wurde mit dem rbf-kernel der SVC-Klasse von scikit-learn umgesetzt.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn5" n="5" /> Für mehr Informationen über bag-of-words-Ansätze siehe Gonzáles-Carvajal et al. (2021). Die Algorithmen wurden in einer stratifizierten 5x5 Kreuzevaluation trainiert und evaluiert.