Die <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">F1-Scores</hi> der Klassifikation in <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Tabelle 2</hi> zeigen, dass das gelernte Modell (alle Features) in der Lage ist, sinnvolle Vorhersagen zu treffen, die über die Heuristiken der Majority und Tokens Baselines hinausgehen. Die verwendeten Features scheinen also tatsächlich Annäherungen an die Eigenschaften titelgebender Figuren wiederzugeben. Die Ergebnisse verdeutlichen aber auch, dass das Modell übergeneralisiert. Zwar wird jede titelgebende Figur als solche erkannt ( <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Recall</hi> [alle Features] 1.00), das System tendiert jedoch dazu, auch nicht-titelgebende Figuren als Titelfigur zu identifizieren ( <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" xml:space="preserve">Precision </hi>[alle Features] 0.45). Das deutet darauf hin, dass die exponierte Stellung der Figuren im Titel des Dramas zwar durchaus im Text Realisierung findet, andere (Haupt-)Figuren die spezifischen Eigenschaften aber dennoch teilen können. Nur in elf der 38 Dramen werden alle Figuren richtig ausgezeichnet.<hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="superscript">7</hi> <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" xml:space="preserve">Abbildung 1 </hi>und <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic" xml:space="preserve">Abbildung 2 </hi>zeigen die <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Feature Importance</hi> und die Verteilung der Features. Im Entscheidungsprozess des Algorithmus sind die <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Tokens</hi> das wichtigste Feature. Die Leistungsfähigkeit der Tokens Baseline ließ das bereits erahnen. Aber auch einige <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Topics</hi>, Netzwerkmaße und die Bühnenpräsenz tragen zu den Klassifikationsergebnissen bei. Das erlernte <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Topic Model</hi> erreicht beispielsweise auch ohne die Zugabe weiterer Features Klassifikationsergebnisse, die im Bereich der Tokens Baseline liegen (vgl. Reiter u.a. 2018: 3). Um einen besseren direkten Vergleich der Modelle zu ermöglichen, geben wir auch Werte für den <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Matthews Correlation Coefficient</hi> (MCC) an. Der MCC ist weder auf eine einzelne Klasse fokussiert noch wird er von starken Klassenunterschieden beeinflusst. Auch hier zeigt sich, dass das Modell mit allen Features den beiden Baselines überlegen ist.