<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:11pt" xml:space="preserve">In Bezug auf die Genderdarstellungen reichen die Texte von der Erwähnung der nicht-stereotypen Genderindentität einer Figur (wie in Murakamis </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" style="font-size:11pt">Kafka am Strand</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:11pt">) bis hin zu einer Fülle nicht-stereotyper Genderidentitäten, die zum Hauptthema des Erzähltextes werden. Letzteres ist z.B. bei Evaristos</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" style="font-size:11pt" xml:space="preserve"> Mädchen, Frau, etc.</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:11pt" xml:space="preserve"> der Fall, sodass wir diesen Roman für unser Machine-Learning-Training als Testtext gewählt haben. Eine linguistische Besonderheit zeigt Leckies </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" style="font-size:11pt">Maschinen-Trilogie</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:11pt">, die durchgehend im generischen Femininum geschrieben wurde. Neben Murakami und Leckie wurden bisher acht weitere Texte ins Trainingskorpus übernommen. Von jedem der zehn Texte wurden zwei 2.000 Tokens umfassende Passagen ins Trainingskorpus integriert – eine vom Beginn und eine vom Ende des Textes (um eventuelle Transitionen berücksichtigen zu können). Erste Tests mit einem auf diesem 40.000 Tokens umfassenden Trainingskorpus trainierten Modell zeigen noch keine zufriedenstellenden Ergebnisse. Der F1-Score liegt insgesamt bei 0,35, die Erkennung der Kategorie “Divers” bei 0. Ein Blick auf die annotierten Beispiele im Trainingskorpus zeigt, dass für diese Kategorie nur 60 Vorkommnisse annotiert wurden, während die Kategorien “Frau” und “Neutral” jeweils rund 500 Vorkommnisse aufweisen, “Mann” sogar 902. Um hier zu einem ausgewogeneren Verhältnis zu kommen, könnten statt Anfangs- und Endpassagen, Ausschnitte aus den Texten ausfindig gemacht werden, in denen sich Genderzuschreibungen der Kategorie “Divers” häufen. Eine andere Möglichkeit wäre die Annotation kompletter Erzähltexte, in denen non-binäre Genderdarstellungen zum Hauptthema gemacht werden. Nach Abschluss der Pilot-Trainingsphase werden wir darum ein erneutes Training mit relevanteren Samples oder Volltexten anschließen.</hi>