Vor diesem Hintergrund erscheint es naheliegend, zu <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">jSymbolic</hi> zurückzukehren, da dessen oben erwähnte Features ein weitaus breiteres Spektrum der musikalischen Mehrdimensionalität abbilden. <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">jSymbolic</hi> arbeitet i.d.R. mit MIDI-Daten – es gibt zwar durchaus die Möglichkeit, MEI-Daten zu verarbeiten, allerdings werden lediglich zwei Features (Häufigkeit von Bindebögen bzw. Vorschlagsnoten) aus diesen Daten extrahiert, die bei einem MIDI-Input nicht zur Verfügung stehen. <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">jSymbolic</hi> übernimmt dabei nur die Extraktion und Aufbereitung der Features, die eigentliche statistische Auswertung erfolgt durch <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Weka</hi>, eine Java-basierte, unter GPL lizensierte Software zum maschinellen Lernen.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="12" target="ftn18" /> Diese bietet eine zu <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Stylo</hi>vergleichbare Benutzeroberfläche und erlaubt es u.a., die extrahierten Features ebenfalls mit dem <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">SVM</hi>-Algorithmus auszuwerten. Bei Übernahme der im <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">jSymbolic</hi>-Tutorial beschriebenen Standard-Einstellungen<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="13" target="ftn19" /> wird bereits eine korrekte Klassifizierung von knapp 82% erreicht, d.h. 233 von 286 Dateien werden korrekt zugeordnet. Dieses Ergebnis ist überaus beachtlich, insbesondere da keinerlei Optimierungen vorgenommen wurden, und auch auf genau dieses Datenset hin optimierte Lösungen aktuell nur auf Raten von gut 85% kommen (Kempfert 2019: 13).