<note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="footnote text" xml:id="ftn1" n="1"> <ref target="https://spacy.io/"> <hi rend="underline color(1155CC)" style="font-size:10pt">https://spacy.io/</hi> </ref> </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="footnote text" xml:id="ftn2" n="2"> <ref target="https://openai.com/index/hello-gpt-4o/"> <hi rend="underline color(1155CC)" style="font-size:10pt">https://openai.com/index/hello-gpt-4o/</hi> </ref> </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="footnote text" xml:id="ftn3" n="3"> <hi style="font-size:10pt" xml:space="preserve">Siehe: </hi> <ref target="https://github.com/pagelj/dhd2025"> <hi style="font-size:10pt">https://github.com/pagelj/dhd2025</hi> </ref> <hi style="font-size:10pt">Es muss hier darauf hingewiesen werden, dass wir nur eine einzige Prompt-Formulierung benutzt haben und nicht getestet haben, ob andere Prompt-Formulierungen andere/bessere Resultate erbringen. Entsprechend jüngerer Studien zum Einfluss von Änderungen im Prompt Design auf die Performance der jeweiligen Modell-Prompt-Kombination (vgl. Mizrahi 2024) wäre unser Testdatensatz in weiterer Folge auf eine kontrollierbare Art und Weise zu variieren, auf deren Basis dann evaluiert werden könnte, inwiefern diese Variationen den Grad der Entsprechung des ›Sprachverhaltens‹ eines LLMs beeinflussen.</hi> </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="footnote text" xml:id="ftn4" n="4"> <hi style="font-size:10pt" xml:space="preserve"> Ein Kappa-Wert von 0 signalisiert, dass die Übereinstimmungen/Nicht-Übereinstimmungen in den Annotationen auch zufällig entstanden sein könnten, ein negativer Wert, dass die Nicht-Übereinstimmungen höher ausfallen als per Zufall erwartet und ein positiver Wert, dass die Übereinstimmungen höher ausfallen als per Zufall erwartet, mit einem Minimal- und Maximalwert von -1 und +1. Ein Wert von +1 entsteht, wenn alle Annotator:innen in allen Fällen das gleiche Label vergeben.</hi> </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="footnote text" xml:id="ftn5" n="5"> <ref target="https://www.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet"> <hi rend="underline color(1155CC)" style="font-size:10pt">https://www.anthropic.com/news/claude-3-5-sonnet</hi> </ref> </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="footnote text" xml:id="ftn6" n="6"> <hi style="font-size:10pt" xml:space="preserve"> Zum Einsatz von In-Contex-Learning und Prompt Engineering in den CLS sowie die dafür relevante NLP- und LLM-Forschung siehe zum Beispiel: Pagel/Pichler/Reiter 2024 und Hicke/Bizzoni/Feldkamp/Kristensen-McLachlan 2024.</hi> </note>