Die Wahl des Tools fiel auf den in den Digital Humanities gut etablierten Stanford Named Entity Recognizer (Finkel, Grenager und Manning 2005), in dem kontextsensitive Conditional-Random-Fields-Algorithmen (zu CRF-Algorithmen vgl. Sutton und McCallum 2010) implementiert sind (Manning et al. 2014). Das Trainingskorpus besteht aus Ausschnitten aus 80 Romanen aus vier Jahrhunderten (18–21). Aus jedem Jahrhundert wurden 20 Erzähltexte integriert, sodass das Trainingskorpus einen gleichmäßigen Aufbau aufweist<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn2" n="2" />. Aus jedem Text wurden 4.000 Tokens extrahiert und ins Trainingskorpus überführt. Dabei handelt es sich um Anfangspassagen, da Romananfänge eine expositorische Funktion haben (vgl. z.B. Miller 1965: 9, Retsch 2000: 138, Richardson 2008: 4 und Herrmann 2018: 171) und eine Häufung von Raumreferenzen dadurch besonders wahrscheinlich ist<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn3" n="3" />. Das Trainingskorpus und insgesamt acht Testtexte wurden in einem iterativen Prozess anhand detaillierter Guidelines (vgl. Schumacher forthcoming) manuell annotiert<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn4" n="4" />. Aus den Testtexten wurden jeweils 10.000 Tokens betrachtet. Anschließend an Jannidis et al. (2015) wurde zunächst mit einem kleinen Trainingskorpus von 40.000 Tokens gearbeitet, das dann wiederum in einem iterativen Prozess auf 320.000 Tokens ausgeweitet wurde<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn5" n="5" />. Insgesamt wurden 3 unterschiedliche Varianten des Trainings durchgeführt: mit jahrhundertspezifischen Daten (vgl. Abb. 1 links), mit Daten aus zwei Jahrhunderten (dem, aus dem der Testtext stammt und dem folgenden - vgl. Abb.1 Mitte) und mit kumulierten Trainingsdaten aus allen vier Jahrhunderten (vgl. Abb. 1 rechts). Aus jedem Jahrhundert wurden insgesamt 80.000 Tokens ins Trainingskorpus überführt. Die Daten wurden diachron hinzugefügt.