Erste Pilotexperimente zur automatischen Klassifizierung von Figureneigenschaften zeigen, dass zwar schon moderat gute Ergebnisse mit relativ simplen Methoden zu erreichen sind, aber die Performanz noch ausbaufähig ist. Tabelle 2 zeigt die Durchschnittswerte für Precision, Recall und F1-Score für die Klassifikation von drei Modellen<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="1" target="ftn1" /> (BERT (Devlin et al. 2019), ELECTRA (Clark et al. 2020) und RoBERTa (Liu et al. 2019)) für den Task in Sätzen mit Figureneigenschaft die korrekte Kategorie zu nennen. Benutzt wurden vier Texte, die Daten wurden in 80 % Trainingsdaten und 20 % Testdaten aufgeteilt. Alle Modelle wurden für 40 Epochen fine-tuned, mit einer Learning Rate von 4e-5.