Die Annotation komplexer literarischer Phänomene (vgl. Gius, 2019) erfordert jedoch manchmal eine noch strengere Qualitätskontrolle. Allein durch Multi-Annotatoren-Settings und Iterationsschleifen kann nicht sichergestellt werden, dass einstimmige Annotationen fundierten Daten entsprechen und widersprüchliche Entscheidungen tatsächlich unentscheidbare Fälle darstellen. Im Gegensatz zu vielen traditionellen NLP-Aufgaben reicht die Intuition kompetenter Muttersprachler:innen (auch bei Kenntnis der relevanten literaturwissenschaftlichen Terminologie) nicht aus, um intuitiv adäquate Entscheidungen zu treffen, da die Erkennung einiger literarischer Phänomene in einem Text stark auf verschiedenen impliziten Annahmen und Schlussfolgerungen beruht (vgl. Kuhn, 2023).