Transformerbasierte Sprachmodelle wie BERT (Devlin et al. 2018) und ELECTRA (Clark et al. 2020) gelten als state-of-the-art und Ausgangspunkt für zahlreiche Aufgaben des Natural Language Processing (NLP) (Shmueli / Ku 2019; Munikar et al. 2019; Cao et al. 2020; Dang et al. 2020; Gonzáles-Carvajal et al. 2021; Cortiz 2021). Als ein entscheidender Vorteil dieser Modelle hat sich die dynamische Repräsentation von Tokens in Abhängigkeit von ihrem Kontext herausgestellt. Der Großteil dieser Modelle wird jedoch mit zeitgenössischer Sprache, vor allem mit Sach- und Fachtexten aus dem Web (z.B. <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Wikipedia</hi>) trainiert. Dies stellt ein Problem für Forschungsbereiche wie die Digital Humanities (DH) dar, die mit literarischen Texten arbeiten. Literarische Texte unterscheiden sich entscheidend von Textsorten wie Wikipedia-Artikeln, weil sie fiktional sind und Sprache kreativ und ästhetisch motiviert verwenden. Mit literarischen Texten wird zudem häufig nicht explizit, sondern indirekt durch Bilder kommuniziert. Entwicklungen im Bereich der Domänenadaptation ermöglichen jedoch auch die Optimierung transformerbasierter Modelle auf spezielle Domänen, was Projekte auch im deutschsprachigen Bereich bereits gewinnbringend nutzen konnten (Labusch et al. 2019; Schweter / Baiter 2019; Brunner et al. 2020; Schweter / März 2020). Für die Aufgabe der Emotionsklassifikation findet man im englischsprachigen Bereich Studien, die derartige Methoden für zeitgenössische Texte explorieren (Shmueli / Ku 2019; Acheampong et al. 2020; Cao et al. 2020).