So gehen die hier durch Farbsättigung visualisierten Ergebnisse des (aus Performance-Gründen gewählten) Explainability-Modells von Chefer et al. (2021) über die reinen Klassifikationswahrscheinlichkeiten hinaus. Denn sie illustrieren, dass die negativ-Labels auf Subword-Tokens wie „nur“, „muß“ und „Aufhebung“ zurückgehen, aber den gegebenen neutral formulierten philosophischen Abschnitt nur bedingt abbilden. In diesem Fall wäre also eine manuelle Bereinigung der entsprechenden Labels sinnvoll und dank der mitvisualisierten Position im Gesamtdatensatz durch Quellen-ID und Satznummer auch möglich. Zudem ist auch ein erneutes Finetuning mit diesen Datensätzen denkbar.