Mit dem open-source Java-Framework <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">jSymbolic</hi> werden musikalische Merkmale aus symbolischen Datenformaten wie MIDI und MusicXML automatisch extrahiert (McKay und Fujinaga 2006). Version 2.2 umfasst 246 solcher Merkmale, unterteilt in Kategorien wie “Pitch Statistics”, “Melodic Intervals” und “Chords and Vertical Intervals” (McKay et al. 2018, S. 349). Die extrahierten Daten eignen sich außerdem zum Training merkmalsbasierter Klassifikationsalgorithmen wie “Support Vector Machines” (SVM). Mithilfe des open-source Weka-Data-Mining-Pakets<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="2" target="ftn2" /> und den dort enthaltenen “Supervised-Learning”-Algorithmen können Modelle trainiert werden, die eine statistische Evidenz zur Echtheit von Kompositionen liefern oder die Stile verschiedener Komponisten unterscheiden. Mit dem Weka-Tool “InfoGainAttributeEval” kann der Informationsgehalt einzelner Merkmale bezogen auf deren Bedeutung für die Unterscheidung zwischen zwei ʻKlassen̕ berechnet werden.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="3" target="ftn3" />