Obschon die Menge an annotiertem Material im Vergleich zu Studien auf der Basis anderer Textsorten limitiert ist, konnten wir erste Erkenntnisse für die Optimierung computergestützter Methoden sammeln. Für Polarität und Dreifach-Polarität erreichen die besten Modelle in ihren Default-Settings bereits Ergebnisse, die durchaus vergleichbar sind mit state-of-the-art-Resultaten für Sentiment- und Emotionsklassifikation in anderen Bereichen (Yang et al. 2019; Munikar et al. 2019; Cao et al. 2020; Dang et al. 2020). Die besten Ergebnisse erzielen grundsätzlich die derzeit größten transformerbasierten Modelle für die deutsche Sprache. Die Optimierung für historische oder poetische Sprache hat lediglich geringfügige Verbesserungen gegenüber den äquivalenten kontemporären Modellen aufgezeigt. Ein Grund dafür ist möglicherweise, dass die gewählten historischen Modelle noch zu viele Texte aus dem 19. und 20. Jahrhundert enthalten, die doch zu weit entfernt von unserer Zeitepoche sind. Wir befinden uns momentan im Prozess der Akquise großer Textmengen aus dem entsprechenden Zeitraum, um vortrainierte Modelle zu evaluieren, die noch stärker an unsere Domäne angepasst sind.