Für Hinweise auf mögliche Faktoren, die die Musterbildung beeinflussen, wurden mit den Machine Learning Prediction Modellen Ablation-Experimente durchgeführt: Input-Faktoren wurden individuell entfernt und die jeweilige Performanz des Modells erneut gemessen. Sinkt die Vorhersagekraft des Modells durch das Entfernen eines Faktors, so spielt dieser Faktor für die Vorhersage dieses Modells eine Rolle, was als ein erstes Indiz dafür gewertet werden kann, dass der entsprechende Faktor zur Musterbildung auch jenseits des Modells beitragen könnte. Es zeigt sich, dass dabei die Verwendung des Pronomens "ye", das bisher bei der Entwicklung von V- und T-Formen kaum beachtet wird, eine wichtige Rolle spielt; als weiterer möglicher Faktor erweist sich die Kategorie der Angesprochenen.