Erste Ergebnisse mit den Trainingsdaten zum Kategoriensystem sind vielversprechend. So konnten bspw. die Kategorien "Problemdarstellung", "Empathie für Klient*in" und "Handlungsempfehlung" ohne spezifische Optimierungen mit einer Genauigkeit (F1-Score) von ca. 70% vorhergesagt werden. Als Lernverfahren wurde dabei eine Support Vector Machine basierend auf einem TF-IDF-Modell verwendet. Bei vielen Kategorien sind allerdings sehr wenig Trainingsdatensätze vorhanden, so dass sie nur unscharf bestimmt werden können. Durch den Einsatz aktueller Lernverfahren, insbesondere neuronale Netze mit vortrainierten Embeddings (Devlin u.a. 2018), werden deutliche Verbesserungen erwartet. In Abhängigkeit von den Ergebnissen müssen ggf. die Trainingsdaten erweitert und das Kategoriensystem geschärft werden.