<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)">Zahlreiche weitere Studien sind denkbar. Aufschlussreich wäre, die Experimente auch für die 40 Einzelemotionen (statt nur für die 6 Emotionsgruppen) durchzuführen. Zudem lassen sich die Prompts anpassen, etwa insofern als den Modellen eine bestimmte Rolle zugewiesen wird (“Du bist Expertin für …”, “Du bist eine Person des 19. Jahrhunderts” usw.).</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)"><ref n="4" target="ftn4" /> </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)"> Des Weiteren wäre zu testen, ob sich die Performance ändert, wenn der Task modifiziert oder anders modelliert wird, zum Beispiel inklusive Segmentierung (die Teil der manuellen Annotation ist) und/oder als Reihe binärer Klassifikationen. Die binäre Klassifikation haben wir exemplarisch getestet. Es zeigte sich, dass das Modell nun </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">seltener</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)"> (statt wie im bisherigen Setup häufiger) als menschliche Annotator:innen Emotionsgruppen zuweist.</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)"><ref n="5" target="ftn5" /> </hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="color(#000000)"> Der Befund deutet abermals auf die große Varianz des Modellverhaltens hin. Schließlich wäre informativ, das Inter-Annotator-Agreement zwischen menschlichen Annotator:innen mit dem Agreement zwischen Sprachmodellen zu vergleichen.</hi>