Für die mehrklassigen Kategoriensysteme können keine zufriedenstellenden Ergebnisse erzielt werden. Dies ist ohne größere Optimierung für derartige Klassifikationsverfahren nicht ungewöhnlich. Wir planen sowohl die Anwendung verschiedener empfohlener Verfahren, um mit dem Klassenungleichgewicht umzugehen (Buda et al. 2018) und die Optimierung von Hyperparametern als auch die Exploration des Einsatzes einer neutralen „Nicht-annotiert“-Klasse. Im Bereich der Annotation soll eine Expertenannotation eingefügt werden, welche die Entscheidungen der ersten beiden Annotationen berücksichtigt, aber eine eigenständig verwendbare, widerspruchsfreie Annotationsschicht darstellt. Evaluationsergebnisse mittels der Anwendung von manuellen Widerspruchsauflösungen findet man bei Schmidt et al. (2021b). Wir lassen derzeit weitere Texte annotieren und explorieren historische <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">word embeddings,</hi> um akzeptable Ergebnisse für die Hauptkategorien zu erreichen und Emotionen in größeren Mengen unseres Korpus vorhersagen zu können.