Erste Zwischenergebnisse unserer Experimente zeigen, dass das für <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Sentence Encoding</hi> verwendete Modell ohne <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Transfer Learning</hi> zwar in der Lage ist, anhand der nachbearbeiteten Texte relevante Ergebnisse zu liefern. Letztere stimmen jedoch nur zum Teil mit den von uns manuell identifizierten Textstellen überein. Für eine erste Validierung der gewählten Methode führen wir zwei Varianten derselben Abfrage durch: erstens mit den mit den regelbasiert-bereinigten OCR Texten sowie zweitens mit der mittels LlaMA3 generierten Korrekturfassung der OCR Texte. Für die Hauptklassen „Tier” und „Pflanze”, welche wir in unserem annotierten Sonnini-Text jeweils 347 mal auf 215 Seiten (= 1,61 Annotationen pro relevanter Seite), respektive 186 mal auf 148 Seiten (= 1,26 Annotationen pro relevanter Seite) identifizierten, fördert der vortrainierte <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Retriever</hi> anhand der bereinigten Texte unter den ersten zweihundert gereihten Ergebnissen nur etwa 25% der Seiten mit den von uns mit „Tier” annotierten Textpassagen (insgesamt 66 Vektoren auf 53 Seiten, welche 1,25 Vektoren pro relevanter Seite entsprechen) und 32% der mit „Pflanze” annotierten Seiten zutage (49 Vektoren auf 47 Seiten, = 1,04 Vektoren pro relevanter Seite).