Obwohl die Gesamtergebnisse noch ausstehen, könnte der Unterschied zwischen den Phasen tentativ damit erklärt werden, dass Phase II mehr problematische Tags annotiert, die eine niedrigere Distribution haben und im per-Satz-Tagging seltener auftreten. Für die einzelnen POS-Kategorien variiert die Genauigkeit zwischen 0% und 100%, wobei <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">moot</hi> die höchste mittlere Genauigkeit (Mittelwert = 88,65%) und niedrigste Streuung (Standardabweichung = 17,25) aufweist (TreeTagger = 67,05 ± 28,52, MarMoT = 73,41 ± 27,49, Perceptron = 62,66 ± 31,37). Eine detaillierte Analyse der einzelnen POS-Tag-Kategorien zeigt, dass <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">moot</hi> in den meisten, aber nicht allen, POS-Kategorien die besten Ergebnisse erzielt (vgl. Tabelle 2).