Wenn die durch Zeta am höchsten bewerteten Wörter als Features für einen Klassifikator verwendet werden, sollte dieser Klassifikator eine höhere Genauigkeit erreichen als bei einfacher Verwendung der häufigsten Wörter. Tatsächlich lässt sich dieser Effekt auf dem Korpus der spanisch-sprachigen Romane nachweisen (Tabelle 2). Zur Ermittlung einer Baseline wurde für die Klassifikation in spanische und lateinamerikanische Romane ein linearer SVM-Classifier auf den häufigsten 80, nach TF-IDF gewichteten Wörtern (ohne Stoppwörter) trainiert. Dieser Classifier erreichte lediglich eine Klassifikationsgüte (F1-Score) von 0.49, ist also nicht vom Zufall zu unterscheiden.