Die Ergebnisse zeigen, dass das regelbasierte Verfahren für diese Aufgabe deutlich bessere Ergebnisse erzielen kann als alle ML-Verfahren, die in dieser Arbeit getestet wurden. Es ist geplant, die hier erstellte Zuordnung in die regelbasierte Koreferenzauflösung von (Krug et al. 2015) einzuarbeiten, um diese damit zu verbessern. Weil unsere Hauptmotivation die Verbesserung der Koreferenzresolution ist, diese aber im Ansatz von Almeida nicht wirksam verbessert werden konnte, haben wir darauf verzichtet, deren komplexes Lernverfahren nachzuvollziehen. Gerade die Ergebnisse, die in Tabelle 2 zu sehen sind, zeigen, dass mögliche Dialogsequenzen genauer untersucht werden müssen, um diese zuverlässig erkennen und auflösen zu können. Eine genaue Dialoganalyse vereinfacht wiederum die Korefenzauflösung, so dass eine Extraktion von Beziehungen zwischen Personen und Attributen zu Entitäten innerhalb der Romane möglicher erscheint.