Für das syntaktische Parsing bietet Stanford ebenfalls ein „caseless“-Modell an, das jedoch auf relativ alter Parsertechnologie aufbaut (klassischer PCFG-Parser mit regelbasiertem Konverter für Dependenzen) und bei unseren Tests auf englischen Daten mit normaler Groß- und Kleinschreibung deutlich schlechter abschneidet das aktuelle Modell (Chen and Manning 2014) namens <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">dependency neural network</hi> (F-Score labeled attachment: 76,22 vs. 79,56). Es war also notwendig, eine genaue Evaluation durchzuführen, um die bestmögliche Parameterkombination zu ermitteln. Insgesamt wurden 576 Parameterkombinationen evaluiert. Dazu wurde das Korpus ANC MASC mit verschiedenen Parsern und Modellen sowie mit der Originalschreibweise, nur Großschreibung, nur Kleinschreibung und mit den Ergebnissen des TrueCase-Moduls (wo das möglich war) geparst. Es zeigte sich, dass mit TrueCase das Ergebnis des modernen <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">dependency neural network</hi> Parsers aus Stanford CoreNLP die Ergebnisse relativ nahe an den Ergebnissen mit Originalschreibweise lagen (79,18 vs. 79,56) und damit diese Art von Vorverarbeitung zu deutlich besseren Parsing-Ergebnissen führt als die Verwendung des „caseless“ Modells. Ein Überblick findet sich in Tabelle 3: