Um einen Überblick zu allgemeinen Ähnlichkeitsmustern im Sinne von Cluster-Bildung innerhalb unseres Korpus an Untertiteln zu erlangen, haben wir zudem den hochdimensionalen Vektorraum jedes Modells mithilfe einer SVD (singular value decomposition) reduziert und die Ergebnisse mittels t-SNE (t-distributed stochastic neighbor embedding) in einem zweidimensionalen Raum als Punkte visualisiert, die entsprechend der Filmgenres eingefärbt sind. Beispielhaft zeigen sich bei der Visualisierung einer gewichteten Kombination aller Modelle (50% Bag-of-Words-Modell, andere Modelle je 10%; siehe Abb. 4) interpretierbare Cluster von Filmen bestimmter Genres, am deutlichsten im Falle von Horror- und Comedy-Filmen. Bei näherer Betrachtung zeigen sich zudem Cluster von Filmen, die sich zwar im Genre stark unterscheiden, jedoch durch ein gemeinsames Setting oder Thema verbunden sind (wie z.B. Weltraum, Western, Schifffahrt, Sport, …).