Die Erkenntnis, dass der Zero-Shot-Ansatz bei einfachen Klassifzierungsaufgaben im Falle einer sehr spezifischen und komplexen Domäne bereits eine hohe Datenqualität liefert, stiftet Zuversicht, da in diesem Fall bereits geringe Mengen von Annotationsdaten ausreichen, um die Datenqualität zu evaluieren und gegebenenfalls durch entsprechendes Nachtrainieren zu erhöhen. Nun stellt sich die weitergehende Frage, inwieweit dieser Ansatz auch für komplexere Aufgaben wie Aspect-Based-Sentiment geeignet ist. Erste Analysen sowie die Arbeit von Shu et al. (2022) stimmen hier optimistisch. Dies wäre insofern eine relevante Erkenntnis, als die meisten praxisbezogenen Aufgaben eher komplexerer Natur sind. Komplexere Aufgaben lassen sich im Bereich des maschinellen Lernens häufig durch eine größere Menge an annotierten Trainingsdaten lösen. Ein Vorteil des Zero-Shot Ansatzes läge hier darin, dass das Verfahren auf den Zieldaten zunächst direkt evaluiert werden kann und nur im Bedarfsfall weitere Daten für das Nachtrainieren manuell erstellt werden müssen. Insgesamt scheint dieser neuartige Ansatz aus dem Bereich des Transfer Learning also sehr vielversprechend, auch für sehr heterogene Textkorpora, wie sie in den Digital Humanities häufig vorliegen.