Methodisch gehen wir so vor, dass mithilfe der annotierten Textstellen transformerbasierte Sprachmodelle mit Architekturen wie BERT oder ELECTRA auf die Erkennung von Emotionsklassen trainiert werden (Schmidt/Dennerlein/Wolff 2021b; 2021c). Hier gibt es durch die Entwicklungen der letzten Jahre vielversprechende kontextsensitive Verfahren. Während bisherige Verfahren aus dem traditionellen maschinellen Lernen oder für statische Sprachmodelle Wörter meist ohne Beachtung des Kontextes (also der Wortumgebung) repräsentieren, haben Wörter und Ausdrücke in dynamischen Sprachmodellen je nach Kontext eine andere Repräsentation. Auch können die Modelle besser als bisherige Verfahren mit Wörtern und Phrasen umgehen, die nicht im Vokabular enthalten sind. Diese Modelle sind jedoch zumeist mit zeitgenössischem Sprachmaterial trainiert (z. B. mit Web-Texte wie der Wikipedia oder News-Texten, vgl. Chan/Schweter/Möller 2020). Deshalb planen wir, die bestehenden Sprachmodelle auf historische und fiktionale Sprache, später dann auf dramenspezifische Sprache zu trainieren. Erste vielversprechende Projekte konnten auf diese Weise im Kontext deutschsprachiger und historischer Texte erfolgreiche Prädiktionsleistungen erreichen (Labusch et al. 2019; Schweter/Baiter 2019; Brunner et al. 2020a; Schweter/März 2020). Bisher haben wir die Leistung verschiedener transformerbasierter Modelle evaluiert, die auf zeitgenössischer Sprache vortrainiert sind (unter anderem von Chan/Schweter/Möller 2020) und solche, die mit historischen und/oder literarischen Texten nachtrainiert wurden (unter anderem Schweter 2020, Brunner et al. 2020), sowie das Fine-Tuning von BERT-Modellen mithilfe unserer eigenen Korpora und Theaterstücke untersucht. Ein erstes Zwischenergebnis ist, dass die Vorhersagen mit <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">gbert-large</hi> und <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" xml:space="preserve">gelectra-large </hi>von <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" xml:space="preserve"> deepset</hi> (Chan/Schweter/Möller 2020) mit 83% Prädiktionsgenauigkeit die besten sind. Diese Zahl bezieht sich auf die Einstufung einer Textstelle als positiv oder negativ. Soll vorausgesagt werden, ob eine Textstelle zu einer unserer Emotionsoberklasse gehört, beträgt die Genauigkeit 57%, für die Vorhersage einer der 13 Einzelemotionen beträgt sie 47%.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn8" n="8" /> Weitere Details und Informationen zu ersten Ergebnissen der Emotionsklassifikation auf dem annotierten Korpus findet man bei Schmidt/Dennerlein/Wolff (2021a; 2021c). Hier ist noch ein erheblicher Aufwand nötig, um Sprachmodelle mit Texten unseres Untersuchungszeitraumes und mit Dramen nachzutrainieren.