Als alternatives Recherche-Tool und um besser zu verstehen, warum die Automatisierung von Metaphernerkennung so problematisch ist, wurde die relationale Graphdatenbank literarischer Raummetaphern <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">laRa</hi> (Schumacher 2021b) aufgebaut. Dazu wurden die im Trainingsprozess des maschinellen Lernens generierten Daten genutzt. Das heißt, die manuell annotierten Raummetaphern im Trainingskorpus wurden in eine Neo4J-Graphdatenbank (Graph Data Modeling Concepts and Techniques for Neo4J 2021) übertragen und dabei manuell mit Metadaten angereichert. Zu jeder Metapher wurde im Sinne der Kernmetapher von Lakoff und Johnson (1998: 9) ein Kernwort bestimmt, das dem am stärksten raumreferentiell besetzten Ausdruck entspricht. Außerdem wurde festgehalten, ob es sich um eine Ein-Wort-Metapher (Metapher, die aus einem einzigen Wort besteht), eine raummetaphorische Phrase (kurze metaphorische Phrase von ca. 3-5 Wörtern) oder ein Raumbild (komplexe metaphorische Konstruktion, die sich mindestens über einen halben Satz erstreckt) handelt. Zu jeder Metapher wurde ebenfalls manuell und in Interpretation des Kontextes eine Deutungsmöglichkeit hinzugefügt. Auf diese Weise wurde aus jeder Metapher ein Knotenpunkt mit drei Propertys. Jeder dieser Knotenpunkte wurde über Relationen mit den Quellen verbunden, in denen die jeweilige Raummetapher vorkommt. Die Quellen bilden also ebenfalls Knotenpunkte, die mit den Propertys “Titel”, “Autor*in” und “Erscheiningsjahr” versehen wurden (vgl. Abb. 2).