Die Hauptaufgabe der informatischen Dimension des Projektes besteht neben der Einbettung in einen praktikablen und anschlussfähigen Workflow (eXist Datenbank) und der Homogenisierung und informatischen Aufbereitung der Ausgangsdaten (Tokenisierung, Normalisierung, Lemmatisierung) in einer reliablen linguistischen Annotation auf POS (STTS Tagset). Wortarten gelten als verlässliche Indikatoren für Register und Genrevariation (vgl. z. B. Biber / Conrad 2009), und sind im Vergleich mit anderen Variationsmarkern durch eine relativ akkurate automatische Annotation besonders praktikabel. Obwohl bei der POS-Annotation gute Accuracy für das gegenwärtige Standarddeutsch mithilfe von <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Hidden-Markov-Modellen</hi> und <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Markov-Modellen</hi> erzielt wird (RF-tagger, Tree-Tagger), wurden diese Tagger auf Zeitungstexten trainiert und erfordern deshalb in unserem Korpus manuelles Fehlermanagement: Ein Ausschnitt des Gesamtkorpus (repräsentativer Querschnitt auf Satzebene, randomisiertes Sampling) wird manuell auf POS getaggt und mit dem Output der Tagger verglichen. Liegt die Übereinstimmung größer oder gleich der Standard-Accuracy (ca. 97%), ist eine umfangreiche Fehleranalyse nicht notwendig. Sollte die Accuracy niedriger sein, wird in der Folge über ein manuell kodiertes Sample von ca. 40.000 Wörtern durch <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Machine Learning</hi> ein Algorithmus trainiert, der bessere Werte erreicht. Hierbei ist auch der Gebrauch von Taggern aus dem <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Conditional Random Field </hi>(CRF) Framework wie MarMoT vorgesehen, die eine größere Input-Spanne berücksichtigen. Der Workflow beinhaltet einen automatischen Vergleich des Tagger-Outputs durch eine eXist-Datenbank mit Annotationsinterface. Der Output wird in einem Stand-Off Format (TCF) gespeichert, wie es auch das DTA benutzt. Geplant ist zusätzlich eine Qualitätskontrolle des TEI-Markups, der Metadaten und der POS-Annotation durch einen bereits entwickelten Ansatz der <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Gamification</hi> (s. <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="https://personae.gcdh.de/index.html">https://personae.gcdh.de/index.html</ref>). Das Kafka / Referenzkorpus soll im Rahmen der TextGrid Infrastruktur in SADE veröffentlicht und so der Forschungsgemeinschaft zur Verfügung gestellt werden. Gleichzeitig planen wir eine detaillierte Dokumentation der Arbeitsschritte zu veröffentlichen, die ähnlichen Projekten als Leitfaden zur Verfügung zu stehen soll.