In unserem konkreten Anwendungsfall erstellen wir einen Klassifikator für die Sentiment-Kategorien „positiv“, „neutral“ und „negativ“, welche entsprechend in den folgenden Sätzen verbalisiert werden: „Die Stimmung an der Börse ist {positiv|neutral|negativ}“. Der Klassifikator entscheidet durch automatische Analyse aller sprachlichen <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Entailments</hi> sodann, welche dieser drei Hypothesen sich am wahrscheinlichsten aus dem Eingabetext schlussfolgern lässt. Verwendet wurde hierzu ein BERT-Modell<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="7" target="ftn7" /> , das auf dem deutschsprachigen Teil des XNLI ( <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">cross natural language inference</hi>) Datensatzes (Conneau et al. 2018) getestet wurde.