Im Rahmen meiner Dissertation <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Orte und Räume im Roman</hi> (Schumacher im Erscheinen) habe ich eine Methode zur automatischen Erkennung und Klassifizierung von Raumreferenzen in Erzähltexten entwickelt. Die Automatisierung fußt auf einem theoriebasierten Modell, das sieben Kategorien umfasst: Orte, Relationen, relationale Verben, Raumthemen, Raumbeschreibungen, Raumhinweise und Raummetaphern. Raummetaphern beinhalten zwar Raumausdrücke, bezeichnen aber nicht-räumliche Phänomene. So steht das hier gewählte Beispiel der Raummetapher “Weg” (wie in “Weg zum Glück” oder “Lebensweg”) für eine Reihe von Entscheidungen, nicht für eine geographische begeh- oder befahrbare Strecke. Im Gegensatz zu Raumsymbolen und -Motiven, bei denen räumliche Aspekte zwar zusätzlich zu ihrer Raumreferenz mit nicht-räumlicher Bedeutung aufgeladen werden, weisen Raummetaphern also keinerlei semantische Verbindung mit räumlichen (wie z.B. geografischen) Größen auf. Steht in einem Erzähltext z.B. eine Figur auf einem Berg und dieser Berg steht symbolisch für einen Erkenntnisgewinn, so ist die Geografie des Berges innerhalb der erzählten Welt nach wie vor gegeben. Wird von einer Figur in einem Roman gesagt, sie habe "einen Berg von Arbeit vor sich", so handelt es sich bei "Berg" um eine Raummetapher, die eigentlich für eine große Menge steht. Da Raummetaphern in ihrer grammatischen Form und im sprachlichen Kontext der Referenzierung von Raum aber sehr ähneln, wurde zunächst der Versuch unternommen, sie mithilfe eines kontextsensitiven Machine-Learning-Trainings in die automatische Erkennung zu integrieren. Genutzt wurde der methodische Rahmen der Named Entity Recognition (vgl. Schumacher 2018). Entwickelt wurde ein Classifier (Schumacher 2021a), der Ausdrücke erkennt, die mehr oder weniger explizit Raum referenzieren und sie den oben genannten Kategorien zuweist. Über alle Kategorien hinweg wurde eine durchschnittliche Gesamterkennungsgenauigkeit von 75,65 % F1-Score<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn1" n="1" /> (vgl. Schumacher 2021a) erreicht. Mit 7,74 % hat die Kategorie der Raummetaphern mit Abstand die schlechteste Quote.