Statische Sprachmodelle repräsentieren Wörter als Vektoren in Vektorräumen, so dass geometrische Verhältnisse der jeweiligen Semantik entsprechen. Diese Repräsentationen ( <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">word embeddings</hi>) können als Input für neuronale Netze genutzt werden. Wir evaluieren das <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">word embedding fastText</hi> (Bojanowski et al. 2017), da es im Vergleich zu anderen statischen Modellen gute Ergebnisse für deutsche Sprache erzielt (Schmitt et al. 2018). Wir nutzen deutschsprachige <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">fastText embeddings</hi><ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn6" n="6" /> trainiert auf der deutschsprachigen Wikipedia sowie ein rekurrentes neuronales Netzwerk (RNN) zur Klassifikation (Cho et al. 2014). Bezüglich der Hyperparameter wird der empfohlene Default des FLAIR-frameworks gewählt (Akbik et al. 2019)<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn7" n="7" /> und je ein Modell in einem stratifizierten 5x5-Setting für 12 Epochen trainiert und evaluiert. Für alle Evaluationsmetriken wird der Mittelwert aus den Ergebnissen der fünf Modelle gebildet.