Wir haben uns für unsere Experimente auf die ersten beiden der drei genannten Schritte konzentriert und dementsprechend in einem ersten Schritt aus den beiden Textstellen das Basisvokabular extrahiert, indem wir mithilfe von spaCy<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="1" target="ftn1" /> sämtliche transitiven und intransitiven Verben sowie die Nominalphrasen aus dem Text zogen. In einem zweiten Schritt haben wir auf Basis dieses Vokabulars semi-automatisch 200 situative Aussagesätze generiert und zwar 175 mithilfe von GPT-4o<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="2" target="ftn2" /> und einem Prompt, der das Modell dazu aufforderte, 25 Beispiele von sieben vorgegebenen Satzformen zu generieren. In einem zweiten Schritt wurde das Modell angewiesen, die solcherart generierten Sätze in eine grammatisch korrekte Form zu überführen.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="3" target="ftn3" /> Ergänzt wurde dieser Bestand um 25 manuell erzeugte Sätze, die in Bezug auf die im Text beschriebene Situation wahr sein sollten, da wir davon ausgehen, dass eine große Mehrheit der erzeugten Sätze bezüglich des Kontextes K falsch sein werden.