<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Tabelle</hi> 1 zeigt die Ergebnisse der Klassifikation anhand von drei Modellen. Zusätzlich zum Gesamtmodell, das Netzwerkanalysen und <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Topic Modeling</hi> zusammenführt, wurden die acht Netzwerkmetriken und die 20 <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" xml:space="preserve">Topics </hi>auch isoliert betrachtet. Die <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Baseline</hi> berechnet sich, angelehnt an die einleitenden Überlegungen, anhand des <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Average Degree</hi>.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="4" target="ftn4" /> Die Werte in <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Tabelle </hi>1 verdeutlichen zweierlei: Einerseits erreicht bereits die <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Baseline</hi> annehmbare Ergebnisse. 309 Dramen werden anhand ihres <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Average Degree</hi> richtig klassifiziert. Andererseits scheint insbesondere das trainierte <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Topic Model</hi> zur Leistungsfähigkeit des gesamten Modells beizutragen. Letzteres zeigt sich mit einem F<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="subscript">1</hi>-Wert von 0.921 angemessen performant – lediglich 34 Dramen werden einem falschen Zeitraum zugewiesen. Wirklich überraschen kann dieser Umstand jedoch nicht, sind die heuristischen Klassifikationszeiträume doch recht groß gewählt. Kleiner gefasste Zeiträume führen das Modell hingegen recht schnell an seine Grenzen. Teilt man die durch das Textkorpus abgedeckte Dramengeschichte in feingliedrigere Segmente, beispielsweise in zehn Zeiträume von nurmehr 20 Jahren, sinkt der F<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="subscript">1</hi>-Wert auf 0.431 (Precision: 0.585, Recall: 0.451).