Um Gattungslabel für das gesamte Korpus herstellen zu können, sollen Classifier trainiert und angewandt werden.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="4" target="ftn4" /> Da Gedichte sehr kurz sind, kommt ein Verfahren auf bag-of-words-Basis nicht in Betracht. Stattdessen wird auf das Fine-Tuning neuronaler Sprachmodelle zurückgegriffen. In einer Vorstudie zur Gattung Liebeslyrik sollen das geeignetste Sprachmodell und Hyperparameter<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="5" target="ftn5" /> ermittelt werden. Getestet werden die Modelle gbert-large <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="https://www.zotero.org/google-docs/?52a9sN">(Chan, Schweter, und Möller 2020)</ref> und gottbert-base <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="https://www.zotero.org/google-docs/?Wvn7LZ">(Scheible u. a. 2020)</ref>. Das beste Ergebnis wird mit gbert-large erzielt (Batchsize 20, Learning Rate 1e-5 und 50 Epochen). Durch eine Anpassung auf das Lyrikkorpus durch fortgesetztes Pretraining<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="6" target="ftn6" /> <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="https://www.zotero.org/google-docs/?3zSd0D">(Gururangan u. a. 2020)</ref> kann die Performance weiter gesteigert werden (siehe Tab. 3 ,gbert-large-poetry).