<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:11pt" xml:space="preserve">Die Verwendung von vektorraumbasierten Diktionären wie SentiArt, aber besonders die Domänenadaption des avancierten maschinellen Lernens, auch auf feinjustierten Annotationen (Kim & Klinger, 2018; Hoang et al., 2019), sind notwendig, um Nuancen, Objekte und Bedingungen von fiktional enkodiertem Affekt sicher zu detektieren. So bereiten wir derzeit manuelle Annotationen zur Implementierung in einer </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" style="font-size:11pt">deep learning</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" style="font-size:11pt" xml:space="preserve"> Architektur vor und rechnen mit aussagekräftigen Ergebnissen zum Zeitpunkt des Vortrages. Zudem erweitern wir derzeit die Raumentitätszuordnung bezüglich von Elementen des Interiors, da wir davon ausgehen, dass diese im Allgemeinen und Spezifischen in urbanen Settings häufiger auftreten. Diese Annahme prüfen wir in explorativen Studien.</hi>