Mit der zunehmenden Verbreitung von Hassrede im Internet besteht ein dringender Bedarf an Systemen, die solchen schädlichen Inhalt erkennen können. In dieser Arbeit stellen wir die maschinellen Lernmodelle vor, die für die gemeinsame Aufgabe zur automatischen Identifikation von Misogynie (AMI) bei EVALITA 2018 entwickelt wurden. Wir generieren drei Arten von Merkmalen: Satz-Embeddings, TF-IDF-Vektoren und BOW-Vektoren, um jeden Tweet darzustellen. Diese Merkmale werden dann verkettet und in die maschinellen Lernmodelle eingespeist. Unser Modell belegte den ersten Platz beim englischen Teil A und den fünften Platz beim englischen Teil B. Wir veröffentlichen unser siegreiches Modell für öffentliche Nutzung, es ist unter https://github.com/punyajoy/Hateminers-EVALITA verfügbar.