<figure xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0"> <graphic url="Pictures/c63b90381c3df47547d49ab3192f97e0.png" /> </figure> <anchor xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" xml:id="id_docs-internal-guid-cd2a1c26-7fff-6c1f-a5ee-21091c6e9434" /> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">Für alle Modelle und für alle Prompts gilt,</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)"><ref n="3" target="ftn3" /> </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)"> dass bei der Erkennung von Emotionslosigkeit die Precision höher als der Recall ist. Der Befund hängt damit zusammen, dass die Modelle den Strophen häufiger Emotionen (bzw. seltener </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">keine </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">Emotionen) als menschliche Annotator:innen zuschreiben. Erklärungsrelevant dürfte sein, dass manuell ‘sparsam’ annotiert werden sollte, auch mit Rücksicht auf das Inter-Annotator-Agreement. Die Modelle sind nicht an diese Annotationspraxis gebunden, wenngleich der lange Prompt sie (wie beabsichtigt) in diese Richtung zu lenken scheint, immerhin steigt hier der Recall, besonders bei GPT4o und Gemini 1.5.</hi>