Das Potential der gesammelten Annotationsdaten soll beispielhaft an der bereits erwähnten Edition der "Protokolle des österreichischen Ministerrates 1848-1867" (MRP) gezeigt werden. Auf Basis von rund 12.000 manuell annotierten Samples wurde ein spaCy NER Modell (Version 3.x) trainiert (ptr target="https://huggingface.co/csae8092/de_MRP_NER"/&gt;). Während das kleine spaCy Standardmodell für Deutsch auf dem Evaluationsset der MPR Daten F1 Werte für Personen und Organisationen von rund 23 bzw. 12 Prozent erzielt, liegen die Werte beim MRP Modell bei 91 und 82 Prozent. Die Werte für die weiters annotierten Kategorien LOC und GPE liegen bei 87 bzw. 58 Prozent (ptr target="https://github.com/csae8092/ner-tei-playgrounds"/&gt;). Das MRP-Modell ist damit trotz historischer Sprachstufe, vielen Abkürzungen und vergleichsweise wenigen Trainingsdaten nur knapp unter aktuellen Named Entity Recognizern.