Im Laufe des NER-Trainingsprozesses erwies sich die Kategorie “divers” nicht als dem Korpus angemessen, weshalb wir die NER-Kategorien auf “männlich”, “weiblich”, “genderneutral”<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="6" target="ftn6" /> festlegten. Mit einer schrittweise Ausweitung des Trainingsmaterials von 40.000 auf 68.000 Tokens<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="7" target="ftn7" /> erreichten wir eine Steigerung der anfänglich bei rund 0,47 liegenden F1-Score-Werte um 0,03 in einem ersten und 0,07 in einem zweiten Testtext (<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" style="font-family:Open Sans">Irrwisch-Fritze</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-family:Open Sans" xml:space="preserve"> von Reinbold und </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" style="font-family:Open Sans">Die drei Schwestern</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-family:Open Sans" xml:space="preserve"> von Kähler). In beiden Testtexten zeigte sich, dass genderneutrale Figuren am zuverlässigsten und weibliche Figuren am schlechtesten erkannt werden (für detailliertere Beschreibungen der ersten NER-Tests vgl. Schumacher 2020 [2]). </hi>