Alle gewählten Methoden übertreffen in den einzelnen Settings die <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">random</hi> und <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">majority</hi>-baseline. Die Ergebnisse der lexikonbasierten Sentiment-Analyse bewegen sich auf einem ähnlichem Niveau für Evaluationen auf unterschiedlichen literarischen Texten (Fehle et al. 2021). Die beste Erkennungsrate für Polarität beträgt 83% und wird vom Modell <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" xml:space="preserve">gelectra-large </hi>erreicht. Gleiches gilt für die Dreifach-Polarität mit 75% sowie die Hauptklassen (55%). Das beste Modell für die Sub-Emotionen ist <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">gbert-large</hi> mit jedoch lediglich 47% Erkennungsrate. Transformerbasierte Modelle erreichen im Schnitt wesentliche bessere Erkennungsraten als alle Baseline-Methoden oder fastText. Mit zunehmender Klassenzahl werden die Ergebnisse (trivialerweise) schlechter. Auch die Abstände zwischen bester und schlechtester Methode werden geringer. Die drei besten Modelle sind konsistent die zwei größten Modelle zeitgenössischer Sprache <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" xml:space="preserve">gbert-large </hi>und <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">gelectra-large</hi> sowie das auf historische und narrative Sprache optimierte Modell <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">bert-base-historical-german-rw-cased</hi>.