<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="" style="font-size:12pt">Eine Erhöhung der TP-klassifizierten allein geht jedoch oftmals auch mit der Erhöhung von FP-Klassifizierungen (False Positiv) einher. Aus diesem Grund wird nicht die Anzahl der TP-Klassifizierungen optimiert, sondern das F</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="subscript" style="font-size:12pt">1</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="" style="font-size:12pt">-Maß als Ausweis dieser falsch zugeordneten Begriffe. Zudem soll die Klassifizierung automatisch geschehen; eine manuelle Überprüfung des Ergebnisses geschieht nicht. Das ist notwendig, um große Datenbestände in einer überschaubaren Zeit klassifizieren zu können. Da der Algorithmus insbesondere auf große Listen von Berufsangaben Anwendung finden soll, ist dessen Effizienz und somit die Laufzeit zu beachten. Der Algorithmus ist in einem Programmcode (Python basiert) umgesetzt worden, der in weiteren Applikationen eingebunden werden kann.</hi>