Welcher Tag-Satz wird in OpenNLPs deutschem Maximalmodell verwendet?

Question

zur Zeit verwende ich die OpenNLP Tools zu PoS-Tag Deutsch Sätze, mit dem Maxent Modell aufgelistet auf ihre download-site:

 
de  POS Tagger  Maxent model trained on tiger corpus. de-pos-maxent.bin 

Das funktioniert sehr gut und ich habe Ergebnisse als:

 
Diese, Community, bietet, Teilnehmern, der, Veranstaltungen, die, Möglichkeit ... 
PDAT, FM, VVFIN, NN, ART, NN, ART, NN ... 

Mit die getaggten Sätze möchte ich noch weiter bearbeiten, wo ich die Bedeutung der einzelnen Tags kennen muss. Unforunately sucht die OpenNLP-Wiki für die Tag-Sets ist nicht sehr hilfreich, da es sagt:

 
TODO: Add more tag sets, also for non-english languages 

Weiß jemand, wo kann ich den Tag-Satz im Deutsch Maxent Modell finden?

Answer 1

Es ist sehr wahrscheinlich, dass STTS tag set verwendet wird. Dieser Tag-Satz soll der gebräuchlichste Tag-Satz für die deutsche Sprache sein, z.B. in diesem question oder in diesem Wikipedia entry.

Answer 2

Ich verstehe, dass der OpenNLP POS Tagger für Deutsch auf dem Tiger Corpus trainiert wurde. Dieser Korpus verwendet tatsächlich den STTS-Tag-Satz mit geringfügigen Modifikationen. Ich fand die folgenden hilfreich: A Brief Introduction to the Tiger Sample Corpus

Answer 3

ich eine Enumeration erstellt, um die Deutsch-Tags (Reverse-Lookup ist möglich) enthält:

public enum POSGermanTag { 

    ADJA("Attributives Adjektiv"), 
    ADJD("Adverbiales oder prädikatives Adjektiv"), 
    ADV("Adverb"), 
    APPR("Präposition; Zirkumposition links"), 
    APPRART("Präposition mit Artikel"), 
    APPO("Postposition"), 
    APZR("Zirkumposition rechts"), 
    ART("Bestimmer oder unbestimmer Artikel"), 
    CARD("Kardinalzahl"), 
    FM("Fremdsprachichles Material"), 
    ITJ("Interjektion"), 
    KOUI("unterordnende Konjunktion mit zu und Infinitiv"), 
    KOUS("unterordnende Konjunktion mit Satz"), 
    KON("nebenordnende Konjunktion"), 
    KOKOM("Vergleichskonjunktion"), 
    NN("normales Nomen"), 
    NE("Eigennamen"), 
    PDS("substituierendes Demonstrativpronomen"), 
    PDAT("attribuierendes Demonstrativpronomen"), 
    PIS("substituierendes Indefinitpronomen"), 
    PIAT("attribuierendes Indefinitpronomen ohne Determiner"), 
    PIDAT("attribuierendes Indefinitpronomen mit Determiner"), 
    PPER("irreflexives Personalpronomen"), 
    PPOSS("substituierendes Possessivpronomen"), 
    PPOSAT("attribuierendes Possessivpronomen"), 
    PRELS("substituierendes Relativpronomen"), 
    PRELAT("attribuierendes Relativpronomen"), 
    PRF("reflexives Personalpronomen"), 
    PWS("substituierendes Interrogativpronomen"), 
    PWAT("attribuierendes Interrogativpronomen"), 
    PWAV("adverbiales Interrogativ- oder Relativpronomen"), 
    PAV("Pronominaladverb"), 
    PTKZU("zu vor Infinitiv"), 
    PTKNEG("Negationspartike"), 
    PTKVZ("abgetrennter Verbzusatz"), 
    PTKANT("Antwortpartikel"), 
    PTKA("Partikel bei Adjektiv oder Adverb"), 
    TRUNC("Kompositions-Erstglied"), 
    VVFIN("finites Verb, voll"), 
    VVIMP("Imperativ, voll"), 
    VVINF("Infinitiv"), 
    VVIZU("Infinitiv mit zu"), 
    VVPP("Partizip Perfekt"), 
    VAFIN("finites Verb, aux"), 
    VAIMP("Imperativ, aux"), 
    VAINF("Infinitiv, aux"), 
    VAPP("Partizip Perfekt"), 
    VMFIN("finites Verb, modal"), 
    VMINF("Infinitiv, modal"), 
    VMPP("Partizip Perfekt, modal"), 
    XY("Nichtwort, Sonderzeichen"), 
    UNDEFINED("Nicht definiert, zb. Satzzeichen"); 

    private final String desc; 

    private static final Map<String, POSGermanTag> nameToValueMap = new HashMap<String, POSGermanTag>(); 

    static { 
     for (POSGermanTag value : EnumSet.allOf(POSGermanTag.class)) { 
      nameToValueMap.put(value.name(), value); 
     } 
    } 

    public static POSGermanTag forName(String name) { 
     return nameToValueMap.get(name); 
    } 

    private POSGermanTag(String desc) { 
     this.desc = desc; 
    } 

    public String getDesc() { 
     return this.desc; 
    } 
}