Aufbauend auf diesen Daten wird im nächsten Schritt die tatsächliche Qualität der bereits vorhandenen DTA-Tags für den Datensatz der literarischen Texte evaluiert. Auf der Grundlage von randomisiertem Sampling verbessern wir die POS-Annotationen bei tatsächlichen Fehlern händisch, um in der Folge u.a. eigene Sprachmodelle für unser spezifisches Korpus narrativer Texte zu trainieren. So soll schließlich unter Nutzung vorhandener Ressourcen ein Silber- oder sogar Goldstandard für das POS-Tagging historischer literarischer Texte des Deutschen erreicht werden.