Insgesamt zeigt unsere praktische Taggerkritik, dass auch eine scheinbar gelöste NLP-Aufgabe wie die Wortartenauszeichnung kein Solitär ist, auf den geistes- und literaturwissenschaftliche Projekte ohne genauere Prüfung bauen sollten. Unsere Ergebnisse zeigen trotz der hochqualitativen Vorverarbeitung des DTA eine Fehlerrate von ca. 9% an, die allerdings stark nach POS-Tag variiert. Die diachrone wie synchrone Heterogenität des literarischen Diskurses führt generische POS-Tagger bislang fast zwangsläufig an ihre Grenzen, durch historische Sprachformen, aber auch die Vielfalt der Gattungen, Erzähltechniken und kreative Lexik und Syntax. Zukünftig bieten sich hier wohl zwei Wege an: zum einen die fortlaufende Verbesserung von generischen Tools, zum anderen gerade aber auch die Feinabstimmung der Tools für spezifische Anwendungen, mit flexibel ansprechbaren Tagging- und Sprachmodellen. So haben wir unsere Annotation an <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">moot</hi> zurückgespielt, um das spezifische Sprachmodell zu verbessern. Die Ergebnisse unseres Taggervergleich deuten zudem für bestimmte Tags auf die Nützlichkeit eines Ensemble-Taggings hin, bei dem verschiedene Algorithmen verschränkt werden (van Halteren et al., 2001).