Dado um texto, queremos atribuir a cada palavra, de acordo com seu contexto, uma categoria morfo-sintática. Para isto, implementamos dois etiquetadores morfo-sintáticos baseados em cadeias de Markov. Primeiro, utilizando uma abordagem bastante conhecida, construímos um etiquetador que usa cadeias de Markov de ordem fixa igual a dois. Então, propomos e implementamos outro etiquetador utilizando uma abordagem recente, baseada em cadeias de Markov de tamanho variável. Depois de mostrar a teoria estatística dos dois modelos e os problemas e desafios mais comuns a serem resolvidos, explicamos o funcionamento dos etiquetadores e expomos os resultados obtidos. Com estes resultados, obtemos uma comparação mais precisa da eficiência destes dois modelos aplicados à etiquetagem morfo-sintática, identificando pontos fortes e fracos de cada um. Por uma combinação de fatores, consideramos o etiquetador com cadeias de Markov de tamanho variável melhor do que o de ordem fixa, e alcançamos um dos melhores resultados em etiquetagem morfo-sintática do português atualmente: 95,51% de precisão, obtida em um tempo total de execução, incluindo o aprendizado e etiquetagem de mais de um milhão de palavras, de menos de três minutos. Contribuímos, assim, com o estado da arte da área e, além disso, fornecemos resultados que nos permitem observar limitações e vantagens da aplicação de modelos estatísticos, em geral, ao problema focado, que podem ajudar a comunidade a identificar pontos críticos sobre os quais as pesuqisas nessa área deverão procurar se concentrar.

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