Der so entstandene Goldstandard dient als Trainingsdatensatz zur Entwicklung eines maschinellen Lernverfahrens. Ein Naive Bayes Classifier wurde mit Features trainiert, die sich u.a. auf die äußere Gestalt (z.B. Großschreibung), die Wortart und die Zugehörigkeit zu Wortlisten (Namen und amerikanische Orte) beziehen. Im Kreuzvalidierungsverfahren kann damit ein Micro-Fscore von 0,29 erzielt werden. Für die am häufigsten im Trainingsmaterial vorhandene Klasse PER wurde ein Precision-Wert von 0,45 erzielt. Dies bedeutet, dass fast die Hälfte der automatisch mit PER annotierten Entitäten wirklich Personen sind. Der Recall von 0,3 zeigt, wie unvollständig die Erkennung mit einem knappen Drittel aller relevanten Personen noch ist. Eine Auswertung der Ergebnisse zeigt, dass die Länge und Verschachtelung vieler Entitäten die automatische Klassifizierung erschwert. Da sich im manuellen Annotationsprozess der Kontext häufig als Entscheidungshilfe herausstellte, sollte dieser bei der automatischen NER zukünftig berücksichtigt werden. Darüber hinaus könnte die Erweiterung der verwendeten Features durch syntaktische Informationen und die Verwendung einer größeren Menge an Trainingsdaten zu Verbesserungen führen.