Named Entity Recognition (NER) ist ursprünglich eine computerlinguistische Methode zur automatischen Erkennung und Klassifizierung klar benannter Einheiten (vgl. Schumacher 2018: §1). Die am häufigsten in Named-Entity-Recognition-Tools implementierten Kategorien sind Personen, Orte und Organisationen. Für die literaturwissenschaftliche Nutzung von NER bedarf es allerdings einer Domänenadaption, bei der sowohl die implementierten Kategorien als auch die Traningsdaten angepasst werden müssen. Die Methode wurde bereits erfolgreich für die Erkennung literarischer Figuren adaptiert (vgl. Jannidis et al. 2015) und auch eine Unterklassifizierung nach Genderzuweisungen ist möglich und für literaturwissenschaftliche Forschung gewinnbringend (vgl. Schumacher und Flüh 2020). Die Kategorie des Ortes ist für literarische Texte nahezu ebenso relevant wie die der Person bzw. Figur. Statt eines komplexen Raumkonzeptes, das in mehrere Unterkategorien aufgeteilt wird, werden bei der linguistischen Nutzung von NER-Tools lediglich Ortsnamen erkannt. Um ein NER-Tool so zu adaptieren, dass es Raumreferenzen erkennen und in eine von sieben Kategorien literarischen Raumes einsortieren kann, wurde ein Machine-Learning-Training durchgeführt. Im Folgenden werden diejenigen Ausschnitte des Trainings vorgestellt, die zeigen, inwiefern die automatisierte Erkennung von Raummetaphern dabei gescheitert ist.