Zuletzt lassen sich zwei weitere wichtige Schritte für künftige Anschlussforschung präsentieren und so zur Diskussion stellen: Zum einen die Möglichkeit und vor allem die Herausforderungen einer Evaluation anhand psycholinguistischer Evidenz, indem menschliche Urteile zu mehr oder weniger prototypischen Beispielen von Kategoriezugehörigkeit herangezogen werden. Zum anderen ist der Umgang mit uneindeutigen Kategorisierungen ein offenes Problem im Arbeitsfeld des <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Machine Learning</hi>, an dem im Moment auch im Bereich der Entwicklung von LLMs im Bereich des NLP intensiv geforscht wird.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="3" target="ftn3" /> Der Vortrag skizziert deshalb abschließend einen Vorschlag im Anschluss an Peterson et al. (2019, 9619), wonach anstelle von <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Ground Truth Labels</hi> eine Verteilung von Labels für das Training Neuronaler Netze so verwendet werden kann, dass die relative Vagheit und Unsicherheit bereits in der Praxis der historisch uneinheitlichen Gattungszuordnung repräsentiert ist. Im Zuge einer davon unabhängigen Validierung anhand von Daten, die das Modell beim Training nicht gesehen hat, kann mit entsprechend komplexer Modellierung geprüft werden, ob das Modell die relative Vagheit und auch die der historischen Gattungszuordnung reproduzieren kann. Ziel des Beitrags ist eine Modellierung der theoretischen Struktur von begrifflicher Vagheit im Sinn der Prototypensemantik, die zu einem besseren Verständnis von semantischer Vagheit in historischen Kontexten beitragen kann. Der vorgestellte Ansatz möchte zu einer Lösung einer zentralen Herausforderung im Feld des <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Machine Learning</hi> beteiligen, nämlich, mit Unsicherheit der Kategorisierung rational umzugehen.