Zwar liefern bereits trainierte Modelle von einigen Taggern (z.B. TreeTagger) eine gute Genauigkeit für das gegenwärtige Standarddeutsch, angewendet auf ältere Sprachstufen oder vom Standarddeutschen abweichende Register wie „Literatur“ sinkt die Genauigkeit jedoch. Ein bereits auf POS annotiertes Korpus ist das Deutsche Textarchiv (DTA, Berlin-Brandenburgische Akademie der Wissenschaften 2016), ein Referenzkorpus für das Deutsche, das sowohl historische Sprachstufen als auch das Register „Literatur“ enthält. Die POS-Annotation baut hier auf fehlertoleranten linguistischen Analyse historischer Texte auf und verwendet ein Tool zur Morphologisierung (Jurish 2012), ist allerdings hinsichtlich ihrer Qualität noch nicht umfassend evaluiert worden. Ausgehend von diesem Datensatz haben wir zwei Strategien verfolgt: (1) Ein epochensensitives POS-Tagging, das verschiedene Tagger auf dem Datensatz des DTA, aber auf unterschiedlichen literarischen Epochen trainiert (vgl. Paluch et al. in Vorbereitung); (2) eine Überprüfung der Qualität der DTA-POS-Tags durch quantitative und qualitative Verfahren.