Bessere Ergebnisse konnten die von uns näher analysierten Tierklassen „Vogel” (91 Annotationen auf 72 Seiten) und „Pferd” (48 Annotationen auf 40 Seiten) erzielen. Bei diesen spezifischeren Suchanfragen vermag der Retriever in den regelbasiert-korrigierten Texten 56% der Seiten mit den von uns annotierten „Vögeln” und 67% der Seiten mit „Pferden” zu identifizieren. Jedoch verbessert auch hier die LLM-korrigierte Textfassung die Leistung des Retrievers, der lediglich 44% (Vögel) resp. 60% (Pferde) der von uns annotierten Seiten identifiziert, nicht. Obschon die mit spezifischen Tiernennungen erzielten Ergebnisse deutlich besser sind als allgemeine Suchanfragen mit demselben Modell, scheint der verwendete <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Sentence Encoder</hi> für die Textsprache nicht optimal geeignet zu sein, sofern er nicht nachtrainiert wird. Daher planen wir weitere Experimente mit anderen Sprachmodellen zur Vektorisierung der Texte.