<note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn1" n="1"> Das Projekt wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) im Rahmen des Schwerpunktprogramms Computational Literary Studies (SPP 2207/1) gefördert <ref target="https://dfg-spp-cls.github.io/projects_en/2020/01/24/TP-Emotions_in_Drama/">https://dfg-spp-cls.github.io/projects_en/2020/01/24/TP-Emotions_in_Drama/</ref> (Sachbeihilfen DE 2188/3-1 und WO 835/4-1, Projektnummer: 424207618). </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn2" n="2"> Zur Definition des Emotionsbegriffs und zur Emotionsauswahl vgl. Dennerlein et al. 2022</note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn3" n="3"> https://textgrid.de</note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn4" n="4"> https://simpletransformers.ai/</note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn5" n="5"> https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.svm.SVC.html#sklearn.svm.SVC</note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn6" n="6"> https://fasttext.cc/docs/en/crawl-vectors.html</note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn7" n="7"> Lern-Rate: 0.1, Batch-Größe: 32</note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn8" n="8"> https://huggingface.co/</note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn9" n="9"> Lern-Rate: 0.00004; Batch-Größe: 32, maximale Sequenzenlänge: 128; Adam als Optimizer</note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn10" n="10"> Aus Architektur-Gründen wird das Modell literary-german-bert nur für Polarität/Dreifach-Polarität evaluiert</note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn11" n="11"> Siehe https://simpletransformers.ai/docs/lm-specifics/</note>