<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:11pt" xml:space="preserve">Im </hi> <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="https://msternchenw.de"> <hi rend="color(1155CC)" style="font-size:11pt" xml:space="preserve">Projekt m*w </hi> </ref> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:11pt" xml:space="preserve">werden seit 2019 Genderrollen und -stereotype erforscht. Der Gender-Classifier 1.0 erkennt und klassifiziert weibliche, männliche und neutrale Genderrollen durchschnittlich zu 78% (F1-Score) in Novellen, Romanen und Dramen (vgl. Flüh/Lemke/Schumacher 2022). Bei der Annotation des Trainingskorpus und Fallstudien mit diesem Classifier (vgl. Schumacher und Flüh 2020; Flüh und Schumacher 2021/2022; Flüh/Horstmann/Schumacher 2022) </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-family:Roboto;font-size:10.5pt" xml:space="preserve">zeigt sich, </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:11pt">dass Brüche mit stereotypen Genderzuschreibungen in älteren Texten selten, in zeitgenössischen aber häufiger vorkommen. Aus dem Desiderat, einen Classifier zu trainieren, der diverse, nicht nur binäre Genderrollen erkennen und klassifizieren kann, resultierte das Projekt DisKo: die Erschließung eines Trainingskorpus aus den Beständen der DNB aus zeitgenössischen Romanen mit nicht-binären Genderdarstellungen.</hi>