Die im Detail in Spezialfragen historischer Gattungsforschung führenden Ergebnisse lassen sich methodologisch auf gewinnbringende Weise für Fragen der algorithmischen Modellierung von Vagheit innerhalb historischer Semantiken generalisieren, wenn es gelingt, diese Modellierung von Unbestimmtheit so zu plausibilisieren, dass die sichtbar gemachte Vagheit tatsächlich einem Ausmaß erwartbarer Vagheit in der historischen Semantik entspricht. Bis hierher lässt sich feststellen, dass das entwickelte Modell so etwas wie die Struktur der Prototypikalität im Raum algorithmischer Konzeptualisierung abbildet. Ob die Resultate indes dem entsprechen, was man in der Linguistik sowie in der Literaturwissenschaft unter Prototypen einer Gattung oder Kategorie sowie unter dem Grad an prototypikalischer begrifflicher Struktur eines bestimmten Gattungsbegriffs versteht, bedarf der Kombination (oder Triangulation) mit weiterer philologischer, evtl. auch psychologischer Evidenz. Daher wird eine Möglichkeit der Triangulation in Form eines Vergleichs der entwickelten und auf dem Konzept der Unentscheidbarkeit beruhenden Verbesserungsrate mit einer alternativen Konzeptualisierung von Vagheit diskutiert: Zumindest für die simulierten Fälle sollten die durch mehrere Feature-Cluster (s. Abb. 3 Mitte und Rechts) erzeugten Klassen mit potenzieller kategorialer Vagheit in Form von ‚ <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">bluriness</hi>‘ durch nicht-lineare Algorithmen überwachten maschinellen Lernens (wie Neuronale Netze, Random Forests und nicht-lineare SVM) besser klassifizierbar sein als lineare Modelle (wie logistische Regression oder eine SVM mit linearem Kernel). Tabelle 1 zeigt, dass sich die Verbesserungsrate durch Unentscheidbarkeit mit C@1-score und die Verbesserungsrate durch nicht-lineare Modellierung sogar für die realen Daten, also die Erzählprosa des 19. Jahrhunderts und deren Gattungszuordnungen, proportional zueinander verhalten. Dieses Ergebnis stärkt die Annahme, dass die hier vorgestellte Modellierung von begrifflicher Vagheit geeignet ist, ein Strukturverhältnis zwischen Feature-Verteilung und Klassenzugehörigkeit zu erfassen.