Eine der ersten Arbeiten auf diesem Gebiet ist das System ESPER (Zhang et al. 2003), das direkte Reden innerhalb von Kindergeschichten erkennen soll. Das System extrahiert zunächst die direkten Reden im Text und klassifiziert diese mit einem Entscheidungsbaum in zwei Kategorien, Sprecherwechsel bzw. kein Sprecherwechsel. Evaluiert werden die Ergebnisse mit zwei manuell annotierten, sehr unterschiedlichen Geschichten. Sie berichten eine Genauigkeit, gemeint ist hier die Anzahl der korrekt bestimmten Sprecher für alle direkten Reden, von 47.6% und 86.7%. Glass und Bangay (2006), ebenfalls regelbasiert, bestimmen zunächst für eine direkte Rede das Kommunikationsverb und anschließend eine Menge von Akteuren, woraus letztendlich der Sprecher bestimmt wird. Sie evaluieren ihre Techniken auf 13 englischsprachigen fiktionalen Werken und berichten eine Genauigkeit von 79.4% (Glass / Bangay 2007). Iosif und Mishra (2014) folgen im Prinzip dem Schema von Glass und Bangay (2007), ergänzen es aber durch eine aufwendigere Vorverarbeitung einschließlich Koreferenzresolution. Sie erreichen eine Genauigkeit von ca 84.5% und zählen damit zu den besten bisher veröffentlichten Ergebnissen. Ruppenhofer und andere (Ruppenhofer et al. 2010) berichten einen F-Score von 79% in der Zuordnung von Politikern zu ihren Aussagen in deutschsprachigen Kabinettsprotokollen aus den Jahren 1949-1960.