Für die Klassifikationsaufgabe werden die Modelle in einem „Fine-Tuning“-Schritt mit dem Goldstandard trainiert. Für die konkrete Implementierung folgen wir den jeweiligen Empfehlungen für die gewählte Architektur (Devlin et al. 2018; Clark et al. 2020)<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn9" n="9" /> und nutzen die <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Hugging Face</hi>-Bibliothek (Wolf et al. 2020). Pro Sprachmodell und Klassifikationstask werden fünf Klassifikationsverfahren in einem stratifizierten 5x5-setting für je vier Epochen trainiert und Mittelwerte gebildet.