На кафедре математической лингвистики ведутся работы по созданию специальных корпусов текстов, на материале которых проводятся различные эксперименты по автоматическому извлечению устойчивых сочетаний, лексико-грамматических конструкций, ключевых слов, терминов и терминосочетаний и т.д. В центре нашего внимания находятся корпуса текстов по гомеопатии, радиоэлектронике, шахматам, путешествиям и некоторым другим темам. Фактически, все методы корпусного анализа текстов базируются на морфологически размеченных корпусах. Данный доклад посвящен анализу результатов морфологической разметки и разрешения морфологической неоднозначности в корпусах, и прежде всего, оценке качества морфологического анализа текстов с помощью инструментов MyStem, Pymorphy2, модуля морфоанализа NLTK, TreeTagger и некоторых других. Выбор данных инструментов объясняется их доступностью, возможностью интеграции в многофункциональные модули автоматической обработки текстов, высоким качеством морфологического разбора. Рассматривается эффективность/неэффективность подхода к морфологическому анализу на базе словаря основ в противопоставлении статистическим методам. В докладе обсуждаются эксперименты по разрешению морфологической неоднозначности на основе а) статистических данных и б) контекстных правил. Дается оценка наилучших параметров разрешения морфологической неоднозначности в корпусах текстов.