Die Ergebnisse zeigen, dass die Klassifikation von Charaktereigenschaft, Physiognomie und Rolle mit ca. 60 % F1-Score im ersten Anlauf akzeptabel funktioniert, die Modelle jedoch Probleme haben, “Alter” und “Kleidung” richtig zu klassifizieren (16 bzw. 36 % F1-Score), außerdem ist die Precision für Rolle mit 6 % deutlich niedriger als für die anderen Kategorien.