Studienarbeit aus dem Jahr 2017 im Fachbereich Germanistik - Linguistik, Note: 1,7, Technische Universit t Darmstadt (Institut f r Sprach- und Literaturwissenschaft), Veranstaltung: Forschungsthemen der Korpus- und Computerlinguistik - computervermittelte Interaktion (DH), Sprache: Deutsch, Abstract: Automatische Tagger spielen eine wichtige Rolle bei der Bearbeitung gro er Textkorpora. Ohne sie w re es nicht m glich gro e Textmengen in kurzen Zeitr umen mit bestimmten linguistischen Merkmalen zu annotieren und somit f r die weitere Bearbeitung zug nglich zu machen. Viele dieser Tagger sind als Open-Source Software verf gbar. Das Ziel dieser Arbeit ist es, einen Vergleich zwei solcher Tagger durchzuf hren, indem sie auf unterschiedliche deutsche Texte angewandt werden, die von der deutschen Standardvariet t in kleinem bis gro em Umfang abweichen. Anschlie end k nnen die Textstellen betrachtet werden, bei denen die Tagger unterschiedliche Annotationen erzeugen. Der Fokus liegt dabei auf der Frage, welche Probleme durch die Besonderheiten der deutschen Sprache und seiner Variet ten bei den hier verwendeten Taggern beispielhaft auftreten und den daraus resultierenden falschen oder ambigen Annotationen. Der Aufbau der Arbeit gliedert sich wie folgt: Zun chst werden im Abschnitt 'Methodik' - nach einem kurzen berblick ber den aktuellen Forschungsstand - die verwendeten Part-of-Speech-Tagger (PoS-Tagger) vorgestellt. Anschlie end werden deutsche Texte f r den Test der Tagger ausgew hlt und vorgestellt. Diese Texte sollen sich in ihrer Abweichung von der deutschen Standardvariet t m glichst stark unterscheiden, um eine breite Fl che an m glichen "Stolpersteinen" f r die Tagger zu bieten. Anschlie end erfolgt die Annotation der ausgew hlten Texte mit den ausgew hlten Taggern und schlie lich eine Auswertung der resultierenden annotierten Token. Zum Schluss werden die Ergebnisse noch einmal kurz zusammengefasst.
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