Mit Hilfe eines effizient arbeitenden Programmes zur
Wortarten-Annotierung (vergl. Kapitel 
) kann ein
großes Korpus mit Wortartenmarkierungen versehen werden.
Dadurch wird es möglich, statistisch zu untersuchen, inwiefern
die Wortarten von Stimulus- und Responsewörtern das
Assoziationsverhalten beeinflussen. Einerseits
können Statistiken darüber erstellt werden, ob eine
Abhängigkeit zwischen der Wortart des Stimulus und der
Wortart der Response besteht. Andererseits kann
geprüft werden, ob sich assoziative Verknüpfungen
verstärkt zwischen bestimmten Satzgliedern (etwa
Subjekt-Prädikat oder Subjekt-Objekt) bilden.
Einen solchen Ansatz beschreiben Basili & Pazienza (1992).
In diesem Zusammenhang relevante Techniken findet man aber auch bei
der statistischen Extraktion von Verb-Substantiv-Kollokationen
(Breidt, 1993).
Ruge (1995) sowie Ruge et al. (1991) gehen davon aus, daß Synonyme
in ihren Heads
und Modifiern übereinstimmen.
Durch eine regelbasierte syntaktische Analyse eines Korpus
gelang es ihr, die vorhandenen Head-Modifier-Relationen mit
einem Recall von 0,85 und einer Precision von 0,86 zu erkennen.
Eigene Versuche zur Berechnung von Gegenteils-Assoziationen zeigten, daß es sich auf die Ergebnisse günstig auswirkt, wenn angenommen wird, daß die Wortarten von Stimulus und Response übereinstimmen müssen. Einiges deutet sogar darauf hin, daß sich auf diese Art das Gegenteil eines Wortes sinnvoll definieren läßt: Das Gegenteil eines Wortes wäre dann dasjenige andere Wort derselben Wortart, das die höchste Assoziationsstärke aufweist. Hierbei ist es zweckmäßig, auch die Flexionsformen der Wörter zu berücksichtigen. Dadurch wird erreicht, daß als Gegenteil von klein groß, aber als Gegenteil von kleiner größer berechnet wird.