<note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn1" n="1"> <hi style="font-size:8pt">Beim F1-Score handelt es sich um ein in der Computerlinguistik gängiges Maß, um die Erkennungsgenauigkeit automatischer Klassifikation zu erfassen. Mathematisch kombiniert der F1-Score die beiden Werte Precision (wie viele der klassifizierten Ausdrücke wurden richtig annotiert?) und Recall (wie viele der im Text befindlichen relevanten Ausdrücke wurden annotiert?).</hi> </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn2" n="2"> <hi style="font-size:8pt" xml:space="preserve">Eine tabellarische Auflistung der zum Training genutzten Romane und der Quellen ihrer txt-Versionen findet sich in der Datei </hi> <hi rend="italic" style="font-size:8pt">Texte Trainingsdaten Raum-Classifier.xlsx</hi> <hi style="font-size:8pt" xml:space="preserve"> im GitHub-Repository zum Raum-Classifier (vgl. Schumacher 2021a)</hi> </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn3" n="3"> <hi style="font-size:8pt">Außerdem zeigt Herrmann (2018), dass in Erzählanfängen zuverlässig Metaphern vorkommen. In dem von ihr untersuchten Erzählanfangskorpus werden in keinem Text weniger als 5,79% der Wörter metaphorisch gebraucht, im Durchschnitt sind es 14,1% (vgl. Herrmann 2018: 188).</hi> </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn4" n="4"> <hi style="font-size:8pt">Da in der Trainingsphase die Methode der manuellen Annotation genutzt wurde, konnten historische Varianzen der Schreibweise mit berücksichtigt werden, wenn diese in den generell meist normalisierten Texten aus dem TextGrid-Repository noch vorhanden waren.</hi> </note><note xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" place="foot" xml:id="ftn5" n="5"> <hi style="font-size:8pt">Soweit rechtlich möglich wurden die annotierten Trainings- und Testdaten in einem GitHub-Repository zugänglich gemacht (vgl. Schumacher 2021a).</hi> </note>