Neben diesen regelbasierten Ansätzen werden auch maschinelle Lernverfahren eingesetzt. Zu den ersten erfolgreichen Systemen zählt das von Elson und McKeown (2010). Ihre Daten für die Sprecherzuordnung ließen sie über Amazons <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Mechanical Turk </hi> System bearbeiten. Ihr System klassifiziert zunächst regelbasiert eine direkte Rede in eine von fünf syntaktischen Kategorien. Für jede dieser Kategorien wurden anschließend eigenständige maschinelle Lernverfahren trainiert. Insgesamt erreichen sie eine Genauigkeit von etwa 83%, ausgewertet anhand von englischen Romanen des 19 Jahrhunderts. O’Keefe und andere (O’Keefe et al. 2012), die an Elson und McKeowns Ansatz die Erstellung des Goldstandards und auch die praxisferne Verwendung von Informationen aus dem Goldstandard kritisieren, betrachten die Zuordnung als Sequenzproblem. Sie nutzen die Klassifikationsangaben von vorhergehenden direkten Reden als Features für die gesamte Sequenz. In ihrer Evaluation vergleichen Sie drei Verfahren mit einer sehr einfachen regelbasierten Baseline. Ihre Ergebnisse bei der Anwendung des Systems auf zwei Zeitungskorpora - Wall Street Journal und Sydney Morning Herald - sowie die Sammlung literarischer Texte aus der Arbeit von Elson und McKeown zeigen einen großen Unterschied zwischen den Domänen. Sie erreichen auf den beiden Zeitungskorpora 84.1% (WSJ) bzw. 91.7% (SMH) Genauigkeit. Auf dem literarischen Korpus erreichen sie dagegen lediglich eine maximale Genauigkeit von 49%. (He et al. 2013) erreichen mit einem auf Ranking basierten maschinellem Lernverfahren unter der Ausnutzung von Features des Actor-Topic Modells (Celikyilmaz et al. 2010) auf dem Elson und McKeown-Korpus eine Genauigkeit zwischen 74.8% und 80.3%. Almeida und andere gehen von einer engen Verflechtung von Koreferenzresolution und Sprecherattribution aus und integrieren dabei beide Verfahren in ihrem Ansatz; die Ergebnisse der beiden einzelnen Lernverfahren werden in einem dritten Schritt verbunden. Sie erreichen damit 88.1% Genauigkeit (Almeida et al. 2014). Neuere Versuche mit Deep Learning-Verfahren aufgrund der Sprache der Figuren haben nur Genauigkeiten von unter 50% erreicht (Chaganty / Muzny 2014).