Die in die Pipeline eingespeisten Textdateien (txt-Format) werden tokenisiert, POS-tagged und lemmatisiert (Abb. 1). Um potenzielle Fehler als taggerspezifische Fehler einzuordnen, verwenden wir vier NLP-Tools. Diese sind frei verfügbar, stellen <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Models</hi> für das Deutsche bereit und führen alle NLP-Schritte durch. Den RNNTagger (Schmid 2019) (im Folgenden “RNN”) und stanza (Qi et al. 2020) haben wir aufgrund der guten Performance nach Ortmann et al. (2019) ausgewählt. Die <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Models</hi> beider Tools sind neuronal. Zusätzlich verwenden wir spacy (Honnibal et al. 2020), das für das Deutsche ein <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Transformer Model</hi> (de_dep_news_trf) zur Verfügung stellt. Um auch einen nicht-neuronalen Tagger aufzunehmen, verwenden wir den TreeTagger (Schmid 1994; Schmid 1995) (im Folgenden “Tree”), der auf Grundlage von <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">Decision Trees</hi> annotiert.