diff --git a/Source/Skript/german/run_LR_SBERT.py b/Source/Skript/german/run_LR_SBERT.py
index 6f3fd5ed57564160310c1e2c36c964bd58487aca..e7f302891bead5f20f69abaf4a5f07d687de8cf5 100644
--- a/Source/Skript/german/run_LR_SBERT.py
+++ b/Source/Skript/german/run_LR_SBERT.py
@@ -116,7 +116,7 @@ def main():
     # Y_test = np.array(dft['label'])
 
     # UP: read pre-trained LR model
-    clf_log = pickle.load(open(args.model_dir + "\\clf_BERT.pickle", "rb"))
+    clf_log = pickle.load(open(args.model_dir + "\\clf_BERT_SAF_DEEN_MiniLM.pickle", "rb"))
 
     # print('--------Evaluate on Testset------- ', file=out)
     predictions = clf_log.predict(X_test)
@@ -207,4 +207,8 @@ def main():
 
 
 if __name__ == "__main__":
+    if sys.stdout is None:
+        sys.stdout = open(os.devnull, "w")
+    if sys.stderr is None:
+        sys.stderr = open(os.devnull, "w")
     main()
diff --git a/Source/Skript/outputs/predictions.txt b/Source/Skript/outputs/predictions.txt
index c5db57f89cd07456e5050c8e15b550136edd541c..f2c19831a0e1b43be0a595c6d9c1bb6c683f2738 100644
--- a/Source/Skript/outputs/predictions.txt
+++ b/Source/Skript/outputs/predictions.txt
@@ -4,14 +4,14 @@ Warum möchten Sie bei der Objektserialisierung mit Hilfe von transient bzw. ser
 Warum braucht man für XML-Tags Namensräume?	Da jeder Benutzer frei XML-Tags definieren kann, kann es passieren, dass dasselbe Tag in mehreren Dokumenten vorkommt und jeweils eine unterschiedliche Bedeutung hat. Namensräume sorgen dafür, dass diese unterschiedlichen Bedeutungen eindeutig auseinandergehalten werden können, indem die Tags qualifiziert werden. Namensräume verknüpfen Tags mit einer Anwendung: 	Namensräume verknüft ein XML-Element mit einer Anwendung. Der Gültigkeitsbereich gilt für den Bereich mit dem Präfix versehenen Elemente und Attribute.	correct	incorrect
 Sie möchten ein protected-Feld und mehrere unimplementierte Methoden vererben. Benutzen Sie eine Schnittstelle oder eine abstrakte Klasse? Warum?	abstrakte Klasse.  Schnittstellen können nur Konstanten vererben, abstrakte Klassen vererben Felder. alternativ: abstrakte Klassen vererben unimplementierte Methoden	ich würde eine abstrakte Klasse benutzen, weil die Schinttstellen können nur Konstanten haben.	correct	correct
 Warum braucht man bei der Arbeit mit Threads Synchronisation?	Man muss vermeiden, dass verschiedene Threads gleichzeitig auf Daten oder Objekte zugreifen, weil es dadurch zur Zerstörung von Werten und zu inkonsistenten Zuständen kommen kann.	Wenn zwei oder mehrere parallel laufende Threads dasselbe Objekt ansprechen, kann es zu Problemem kommen, da beide gleichzeitig das Objekt ändern. Deswegen benutzt man Monitore, wobei die dazugehörigen Objekte in ein Monitor eingeschlossen werden. Eingekapselt werden kritische Abschnitte.	incorrect	correct
-Wie wird bei Methodenschablonen ermittelt, welchen konkreten Typ T zur Laufzeit annimmt? Wie wird dies bei Klassenschablonen ermittelt?	Bei Methodenschablonen wird T aus den angegebenen Parametern abgeleitet (deshalb muss T als einer der Parametertypen vorliegen). Wenn die Parameter nicht den gleichen Typ haben, wird T als der unterste gemeinsame Muttertyp in der Ableitungshierarchie gewählt. Bei Klassenschablonen wird beim Erstellen eines neuen Objekts die Typinstanziierung angegeben.	Bei der instanzierung. Die in der Klammer verwendeten Typen.	incorrect	incorrect
+Wie wird bei Methodenschablonen ermittelt, welchen konkreten Typ T zur Laufzeit annimmt? Wie wird dies bei Klassenschablonen ermittelt?	Bei Methodenschablonen wird T aus den angegebenen Parametern abgeleitet (deshalb muss T als einer der Parametertypen vorliegen). Wenn die Parameter nicht den gleichen Typ haben, wird T als der unterste gemeinsame Muttertyp in der Ableitungshierarchie gewählt. Bei Klassenschablonen wird beim Erstellen eines neuen Objekts die Typinstanziierung angegeben.	Bei der instanzierung. Die in der Klammer verwendeten Typen.	correct	incorrect
 Warum können verschiedene Instanzen von Enumerationstypen in switch-case-Konstrukten genutzt werden?	Weil es von jedem Objekt nur eine Instanz gibt, so dass == mit equals() identisch ist.	Weil die Enumerationstypen stets public, final und static sind.	incorrect	incorrect
-Wie bestimmen Sie bei einem XML-Dokument Gültigkeit und Wohlgeformtheit? Kann eines ohne das andere vorkommen?	Wohlgeformtheit bestimmt sich aus den Syntaxvorschriften für XML-Dokumente (z.B. müssen alle Tags geschlossen werden, es darf nur ein Wurzelelement geben, reservierte Zeichen müssen vermieden werden). Gültigkeit liegt vor, wenn das XML-Dokument darüber hinaus der Elementdefinition aus der DTD entspricht. Ein XML-Dokument kann wohlgeformt sein, ohne gültig zu sein, aber zur Gültigkeit ist die Wohlgeformtheit Voraussetzung. Alternativ: Dokumente werden mit ""validate"" auf Gültigkeit und Wohlgeformtheit geprüft	Ein XML Dokument muss einen internen und externen DTD enthalten. Die DTD-Datei beschreibt die Struktur. Diese muss gut geformt sein. Eine XML Datei kann ohne DTD nicht vorkommen, denn dann ist Struktur nicht wohlgeformt.	incorrect	incorrect
-In einer Swing-Demo ändert sich beim Klick auf einen Button der Text auf dem Button. Wie sieht der mehrschrittige Ablauf hinter den Kulissen aus?	Der Klick auf den Button erzeugt ein ActionEvent. Das ActionEvent wird von einem Listener aufgefangen, der beim Button registriert ist. Dieser Listener führt daraufhin seinen Code aus, der den Text ändert.	es wird mit einer actionEvent erzeugt	incorrect	incorrect
+Wie bestimmen Sie bei einem XML-Dokument Gültigkeit und Wohlgeformtheit? Kann eines ohne das andere vorkommen?	Wohlgeformtheit bestimmt sich aus den Syntaxvorschriften für XML-Dokumente (z.B. müssen alle Tags geschlossen werden, es darf nur ein Wurzelelement geben, reservierte Zeichen müssen vermieden werden). Gültigkeit liegt vor, wenn das XML-Dokument darüber hinaus der Elementdefinition aus der DTD entspricht. Ein XML-Dokument kann wohlgeformt sein, ohne gültig zu sein, aber zur Gültigkeit ist die Wohlgeformtheit Voraussetzung. Alternativ: Dokumente werden mit ""validate"" auf Gültigkeit und Wohlgeformtheit geprüft	Ein XML Dokument muss einen internen und externen DTD enthalten. Die DTD-Datei beschreibt die Struktur. Diese muss gut geformt sein. Eine XML Datei kann ohne DTD nicht vorkommen, denn dann ist Struktur nicht wohlgeformt.	correct	incorrect
+In einer Swing-Demo ändert sich beim Klick auf einen Button der Text auf dem Button. Wie sieht der mehrschrittige Ablauf hinter den Kulissen aus?	Der Klick auf den Button erzeugt ein ActionEvent. Das ActionEvent wird von einem Listener aufgefangen, der beim Button registriert ist. Dieser Listener führt daraufhin seinen Code aus, der den Text ändert.	es wird mit einer actionEvent erzeugt	correct	incorrect
 
 Classification Report - high Precision for classes correct or incorrect indicates that the class prediction is reliable:
 	 precision 	 recall 	 f1-score 	 support
-correct	0.50	0.67	0.57	3
-incorrect	0.80	0.67	0.73	6
-accuracy			0.67	9
-weighted avg	0.70	0.67	0.68	9
\ No newline at end of file
+correct	0.29	0.67	0.40	3
+incorrect	0.50	0.17	0.25	6
+accuracy			0.33	9
+weighted avg	0.43	0.33	0.30	9
\ No newline at end of file
diff --git a/Source/hook_stdout.py b/Source/hook_stdout.py
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..bc2884335003d58e5aebc9ba5c4f6d868cc9db21
--- /dev/null
+++ b/Source/hook_stdout.py
@@ -0,0 +1,7 @@
+import sys
+import os
+
+if sys.stdout is None:
+    sys.stdout = open(os.devnull, "w")
+if sys.stderr is None:
+    sys.stderr = open(os.devnull, "w")
\ No newline at end of file
diff --git a/Source/main.py b/Source/main.py
index 4846a8ad7c9565120115fffd588a7cde6ebd1dca..c572e5e4d0de7571109b7dd9a646b97f3a37f344 100644
--- a/Source/main.py
+++ b/Source/main.py
@@ -16,11 +16,11 @@ import tkinter
 import pandas as pd
 import sys
 import os
-from sklearn.metrics import f1_score
-from matplotlib import pyplot as plt
-from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report
-import seaborn as sns
-from Skript.english.run_SAG_mnli import main as english_backend
+#from sklearn.metrics import f1_score
+#from matplotlib import pyplot as plt
+#from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report
+#import seaborn as sns
+# from Skript.english.run_SAG_mnli import main as english_backend
 from Skript.german.run_LR_SBERT import main as german_backend
 
 
@@ -285,8 +285,8 @@ class App(ttk.Frame):
         self.label.grid(row=5, column=0, padx=5, pady=10, sticky="w")
 
         # set state for button2("Input"-button) and if 'Spanish' is chosen in the combobox disable both buttons
-        def set_buttons_state(event):
-            self.button2.config(state="normal")
+        # def set_buttons_state(event):
+        #     self.button2.config(state="normal")
             # print('State changed')
             # if self.combobox.get() == 'Spanish':
             #     showwarning(title="Information", message="Not available")
@@ -317,6 +317,8 @@ def resource_path(relative_path):
 class NullWriter:
     def write(self, data):
         pass
+    def flush(self):
+        pass
 
 
 if __name__ == "__main__":
@@ -329,6 +331,10 @@ if __name__ == "__main__":
 
     if sys.stderr is None:
         sys.stderr = NullWriter()
+    # if sys.stdout is None:
+    #     sys.stdout = open(os.devnull, "w")
+    # if sys.stderr is None:
+    #     sys.stderr = open(os.devnull, "w")
 
     root = tk.Tk()
     root.title("ASYST")
diff --git a/Source/main.spec b/Source/main.spec
index 162b882a594e786b723fa3b00d1c67341e555779..4dbbb1c7967ff78dd110139472f8138ac2429150 100644
--- a/Source/main.spec
+++ b/Source/main.spec
@@ -37,11 +37,12 @@ datas +=[('azure.tcl', '.'),
 ('.\\Skript','./Skript')]
 
 a = Analysis(
-    ['.\\main.py','.\\Skript\\german\\run_LR_SBERT.py','.\\Skript\\english\\run_SAG_mnli.py', ],
+#    ['.\\main.py','.\\Skript\\german\\run_LR_SBERT.py','.\\Skript\\english\\run_SAG_mnli.py', ],
+    ['.\\main.py','.\\Skript\\german\\run_LR_SBERT.py', ],
 # Hier den Pfad zu den site-packages (entweder des environments oder der zentralen Installation) angeben
     pathex=[
-    #'..\\venv\\Lib\\site-packages\\',
-    'C:\\Users\\ulrike\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python310\\Lib\\site-packages',
+    '..\\venv\\Lib\\site-packages\\',
+#    'C:\\Users\\kaifm\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python310\\Lib\\site-packages',
     '.\\Skript\\'
      ],
     binaries=[],
@@ -64,7 +65,7 @@ a = Analysis(
     'numpy'],
     hookspath=[],
     hooksconfig={},
-    runtime_hooks=[],
+    runtime_hooks=['.\\hook_stdout.py'],
     excludes=[],
     win_no_prefer_redirects=False,
     win_private_assemblies=False,