Obschon die Leistung lexikonbasierter Sentiment-Analyse meist von <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Machine Learning</hi>-Verfahren übertroffen wird, wird sie in den DH häufig angewendet, da keine vorannotierten Trainingskorpora notwendig sind (siehe Kim / Klinger 2019 und Schmidt et al. 2021a). Das Verfahren ist regelbasiert und wird bei Taboada et al. (2011) beschrieben. Wir evaluieren zwei Ansätze: (1) das Lexikon <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">SentiWortschatz</hi> (SentiWS) (Remus et al. 2010) ohne Vorverarbeitung (im Folgenden als <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">lb-sentiws</hi> bezeichnet), (2) SentiWS kombiniert mit Methoden wie Lemmatisierung und Lexikonerweiterung (Schmidt / Burghardt 2018) ( <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">lb-sentiws-optimized</hi>). Letztere Methodik erzielte gute Ergebnisse in historischen deutschsprachigen Dramen (Schmidt / Burghardt 2018). Die gewählten Ansätze können nur für die Polarität angewendet werden, da keine differenzierten Emotionsannotationen in SentiWS vorhanden sind.