Den här uppsatsen undersöker hur väl annoteringsverktyget Swegram utför analysdelen ordklassbestämning, så kallad ordklasstaggning, av elevtexter i svenska och svenska som andraspråk. Syftet är att undersöka tillförlitligheten i verktyget och om avvikelser i ordklasstaggningen finns från manualen till SUC (Ejerhed et al 1992) samt från traditionell grammatisk ordklassanalys enligt SAOL vill jag undersöka i hur stor omfattning det sker och i vilka ordklasser det är mest frekvent. Studien ämnar ge svar på om vissa ordklasser är mer problematiska att ordklasstagga än andra, om vissa ord har egenskaper som ger upphov till feltaggning och om det är skillnad på verktygets förmåga att känna igen och ange ordklasser i texter skrivna av elever med svenska som andraspråk i jämförelse med texter skrivna av elever med svenska som modersmål. Materialet består av tio elevtexter i ämnet svenska som andraspråk och 10 texter i ämnet svenska för årskurs 9. För att få fram statistik på avvikelser i ordklasstaggningen används beräkningar för precision och recall samt för medelvärdet F-score. Resultatet visar att feltecknade ord ger upphov till feltaggningar, vilka det också finns fler av i andraspråkstexterna, liksom ordklasser som delar många ordformer. För övrigt visar sig inga anmärkningsvärda skillnader i verktygets precision mellan andraspråkstexter och texter i svenska.

The viability of using rule-based systems for part-of-speech tagging was revitalised when a simple rule-based tagger was presented by Brill (1992). This tagger is based on an algorithm which automatically derives transformation rules from a corpus, using an error-driven approach. In addition to performing on par with state of the art stochastic systems for part-of-speech tagging, it has the advantage that the automatically derived rules can be presented in a human-readable format. In spite of its strengths, the Brill tagger is quite language dependent, and performs much better on languages similar to English than on languages with richer morphology. This issue is addressed in this paper through defining rule templates automatically with a search that is optimised using Genetic Algorithms. This allows the Brill GA-tagger to search a large search space for templates which in turn generate rules which are appropriate for various target languages, which has the added advantage of removing the need for researchers to define rule templates manually. The Brill GA-tagger performs significantly better (p<0.001) than the standard Brill tagger on all 9 target languages (Chinese, Japanese, Turkish, Slovene, Portuguese, English, Dutch, Swedish and Icelandic), with an error rate reduction of between 2% -- 15% for each language. / Da Brill (1992) presenterte sin enkle regelbaserte ordklasse-tagger ble det igjen aktuelt å bruke regelbaserte system for tagging av ordklasser. Taggerens grunnlag er en algoritme som automatisk lærer seg transformasjonsregler fra et korpus. I tillegg til at taggeren yter like bra som moderne stokastiske metoder for ordklasse-tagging har Brill-taggeren den fordelen at reglene den lærer seg kan presenteres i et format som lett kan oppfattes av mennesker. Til tross for sine styrker er Brill-taggeren relativt språkavhengig ettersom den fungerer mye bedre for språk som ligner engelsk enn språk med rikere morfologi. Denne oppgaven forsøker å løse dette problemet gjennom å definere regelmaler automatisk med et søk som er optimert med Genetiske Algoritmer. Dette lar Brill GA-taggeren søke gjennom et mye større område enn den ellers kunne ha gjort etter maler som i sin tur genererer regler som er tilpasset målspråket, hvilket også har fordelen at forskere ikke trenger å definere regelmaler manuelt. Brill GA-taggeren yter signifikant bedre (p<0.001) enn Brill-taggeren på alle 9 målspråk (Kinesisk, Japansk, Tyrkisk, Slovensk, Portugisisk, Engelsk, Nederlandsk, Svensk og Islandsk), med en feilprosent som er mellom 2% og 15% lavere i alle språk. / När Brill (1992) presenterade sin enkla regelbaserade ordklasstaggare blev det återigen aktuellt att använda regelbaserade system för taggning av ordklasser. Taggaren är baserad på en algoritm som automatiskt lär sig transformationsregler från en korpus. Bortsett från att taggaren fungerar lika bra som moderna stokastiska metoder för ordklasstaggning har den också fördelen att reglerna som den lär sig kan presenteras i ett format som lätt kan läsas av människor. Trots sina styrkor är Brill-taggeren relativt språkberoende i och med att den fungerar mycket bättre för språk som liknar engelska än för språk med rikare morfologi. Den här uppsatsen försöker att lösa detta problem genom att definiera regelmallar automatiskt med en sökning som är optimerad med Genetiska Algoritmer. Detta gör att Brill GA-taggaren kan söka genom ett mycket större område än den annars skulle ha kunnat göra efter mallar som i sin tur genererar regler som är anpassade för målspråket. Detta har också fördelen att forskare inte behöver definiera regelmallar manuellt. Brill GA-taggeren får signifikant bättre träffsäkerhet (p<0.001) än Brill-taggeren på alla 9 målspråken (Kinesiska, Japanska, Turkiska, Slovenska, Portugisiska, Engelska, Nederländska, Svenska och Isländska), med en felprocent som är mellan 2% och 15% lägre för alla språk.