Erste Experimente mit zwei LLMs – OpenAI’s GPT-4o und Anthropics Claude 3.5 Sonnet Model<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="5" target="ftn5" /> – auf denjenigen Daten, bei denen alle Annotatoren übereinstimmen (138 von 200 Sätzen), erzielten einen F1-Score von 85% mit GPT-4o und 77% mit Claude 3.5 Sonnet sowie eine Accuracy von 86% und 79%. Das bedeutet, dass GPT-4o in 86% und Claude 3.5 Sonnet in 79% der Fälle den Gelegenheitssätzen denselben Wahrheitswert zuordnet, wie dies ein kompetenter Sprecher nach Davidson das in Hinblick auf den vorgegebenen Kontext tun sollte.