Viele der bestehenden Verfahren zum Extrahieren von Paraphrasen erlangen ihre Effektivität mittels umfangreicher Annotationen der zu Grunde liegenden Texte, welche durch Parser mit einem gewissen Wirkungsgrad automatisch bestimmt werden können. Dieser Wirkungsgrad ist wiederum stark von zu Grunde liegenden Trainingskorpora und damit der Sprache der betrachteten Texte abhängig. So ist die Entwicklung für moderne Sprachen sehr weit vorangeschritten. Die Anwendung auf Altgriechisch ist hingegen deutlich seltener und auf weniger umfangreiche Korpora beschränkt (Mambrini und Passarotti 2012). Einer der ersten Vertreter ist das regelbasierte Analysewerkzeug Morpheus, das unter anderem Lemmata bestimmen kann (Crane 1991). In einer aktuellen Studie von Celano, Crane und Majidi (2016) wurden fünf aktuelle POS-Tagger mit Hilfe der Ancient Greek Dependency Treebank (Bamman und Crane 2011) trainiert und auf ihre Wirksamkeit getestet, wobei der Mate-Tagger <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="poster-POECKftn5" type="note">5</ref> mit einer Genauigkeit von 88% am besten abschnitt. Das entsprechende Modell wurde dem Projekt zur Verfügung gestellt. Auch wenn die Parser sich stets weiterentwickeln, bleiben insbesondere die lange Zeitspanne und die vielfältigen Genres in dem von uns betrachteten Korpus problematisch, sodass die Parser und damit auch die darauf aufbauenden Verfahren zur Paraphrasenerkennung qualitativ schlechtere Ergebnisse produzieren als für moderne Sprachen (Dik und Whaling 2008).