Die automatischen Erkenner beruhen auf DeepLearning.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="1" target="ftn1" /> Als Trainingsmaterial wurde hauptsächlich das Redewiedergabe-Korpus (Brunner et al. 2019b; verfügbar unter github.com/redewiedergabe/corpus) verwendet, welches historische Textdaten (19. bis frühes 20. Jahrhundert) und sowohl fiktionales als auch nicht-fiktionales Material umfasst. Da die in dieser Studie verwendeten Texte deutlich moderner sind (ca. 1950 bis Gegenwart), war es umso wichtiger, die Übertragbarkeit des Modells zu evaluieren. Es lagen speziell trainierte Erkenner für jede der Formen direkte, indirekte und erzählte Wiedergabe vor, die unabhängig voneinander auf die Testdaten angewendet wurden. Überlagerungen von Wiedergabetypen werden somit erkannt. Als ‚nicht-direkt‘ zählen Tokens, die entweder als Teil von indirekter oder von erzählter Wiedergabe erkannt wurden.