In Strategie (1) machen wir uns zunutze, dass Annotationsgenauigkeit erhöht werden kann, wenn Tagger auf verschiedene Register/Sprachstände trainiert und diese trainierten Modelle dann auf noch nicht trainierte Texte des gleichen Registers angewendet werden (vgl. Giesbrecht / Evert). Für KOLIMO haben wir u.a. den TreeTagger (vgl. Schmid 1994), Perceptron (vgl. Rosenblatt 1958) und MarMoT (vgl. Müller / Schmid / Schütze 2013) verwendet. Durch die Wahl unterschiedlicher Tagger soll gewährleistet werden, dass die Genauigkeit der POS-Annotation maximiert werden kann, indem nur derjenige Tagger mit den besten Ergebnissen pro Register verwendet wird. Die Auswahl der Tagger basierte einerseits darauf, dass sie unterschiedliche Prinzipien benutzen: So funktioniert der TreeTagger nach dem Hidden Markov Model (HMM, vgl. Baum / Petrie 1966), MarMot nach dem Prinzip der Conditional Random Fields (DRF, vgl. Hammersly / Clifford 1971) und Perceptron nach dem neuronaler Netzwerke. Der Grund für die Wahl des TreeTaggers war zudem seine Prävalenz in der Forschungsliteratur, die nicht zuletzt durch gute Ergebnisse begründet scheint (vgl. Dipper 2012; Giesbrecht / Evert 2009). In einem ersten Schritt (vgl. Paluch et al. in Vorbereitung) wurden hier bereits getaggte Texte aus dem DTA in fünf Epochen geordnet. Neben der Moderne umfassten diese zu Vergleichszwecken auch Barock, Aufklärung, Romantik, und Realismus. Für die Einteilung der Epochen in Zeitperioden sowie der Einteilung von Autoren zu bestimmten Epochen wurden einschlägige Literaturgeschichten zu Rate gezogen (u.a. Beutin 2001; Jørgensen / Bohnen / Øhrgaard 1990; Meid 2009; Schulz 2000; Sprengel 1998, 2004). Anschließend wurden die Tagger auf jeweils eine Epoche trainiert, indem die Texte randomisiert in Trainings- und Evaluationstexte getrennt wurden und eine k-fold cross validation (vgl. Witten / Elbe 2005) für jeden Tagger durchgeführt wurde. Die Ergebnisse (vgl. auch Paluch et al. in Vorbereitung) weisen auf eine gute Genauigkeit insbesondere von Perceptron hin, müssen aber unter dem Vorbehalt betrachtet werden, dass der Status des DTA als Goldstandard für POS-Tagging noch fraglich ist.