Die zweite Projektphase, welche zum Einreichungszeitpunkt dieses Posters gerade beginnt, umfasst die Entwicklung eines automatischen Erkenners für Redewiedergabeformen. Hierbei dient das manuell annotierte Material als Test- und Trainingsmaterial. Die in Brunner 2015 implementierten Prototypen dienen als Ausgangspunkt, die Implementierung erfolgt unter Nutzung des UIMA-Frameworks sowie in Python. Geplant ist eine Verbesserung des maschinellen Lernens durch Optimierung der Attributauswahl sowie Tests mit verschiedenen Lernalgorithmen (RandomForest, SVM, eventuell Conditional Random Fields und Deep Learning) und verschiedenen Parametereinstellungen. Auch regelbasierte Ansätze sollen weiter verfolgt werden, eventuell auf Grundlage einer aufwendigeren Vorverarbeitung (z.B. Parsing). Zudem ist eine Ergänzung und Verfeinerung einer Liste von Wörtern geplant, die auf Redewiedergabe hinweisen, welche sich bereits in Brunner 2015 als wertvolles Werkzeug bei der automatischen Erkennung erwiesen hat.