Treebank Statistics: UD_Georgian-GLC: POS Tags: VERB
There are 819 VERB lemmas (9%), 1557 VERB types (10%) and 3870 VERB tokens (6%).
Out of 16 observed tags, the rank of VERB is: 3 in number of lemmas, 3 in number of types and 4 in number of tokens.
The 10 most frequent VERB lemmas: სწავლობს, ადგენს, აქვს, იცავს, ხდება, შეუძლია, აყენებს, იქმნება, იღებს, იყენებაა
The 10 most frequent VERB types: შეისწავლის, აქვს, შეიძლება, წარმოადგენს, გამოიყენება, მოიცავს, არსებობს, სწავლობს, ჩამოყალიბდა, იყენებენ
The 10 most frequent ambiguous lemmas: ხორციელდება (VERB 15, NOUN 1), დანალექი (VERB 12, ADJ 4), გამოსხივება (VERB 8, NOUN 1), საცდელი (VERB 4, ADJ 3), დაუსწრებელი (VERB 3, ADJ 2), საკვები (NOUN 12, VERB 3, ADJ 2), წამკითხავი (VERB 3, ADJ 1), დაგეგმარება (VERB 2, NOUN 1), დამსახურებული (VERB 2, ADJ 1), შემოსავალი (NOUN 13, VERB 2)
The 10 most frequent ambiguous types: დანალექი (VERB 12, ADJ 3), ხორციელდება (VERB 10, NOUN 1), შექმნა (NOUN 14, VERB 8), ზრდის (VERB 4, NOUN 3), წარმოქმნის (NOUN 11, VERB 4), გამოსხივების (VERB 3, NOUN 1), დაწერა (VERB 3, NOUN 2), დამსახურებული (VERB 2, ADJ 1), დაუსწრებელი (VERB 2, ADJ 1), საკვები (NOUN 3, ADJ 2, VERB 2)
- დანალექი
- ხორციელდება
- შექმნა
- ზრდის
- წარმოქმნის
- გამოსხივების
- VERB 3: მზის ( ჰელიო ) ელექტროსადგურები იყენებს მზის გამოსხივების ენერგიას .
- NOUN 1: ოთხ საუკუნე ზე მეტი ა , რაც იგი განუწყვეტლივ ვითარდება — გალილეის მიერ პირველად გამოყენებული პატარა პრიმიტიული ჭოგრი დან თანამედროვე გიგანტ ტელესკოპება მდე , რომლებიც მნათობთა გამოსხივების ანალიზისა თვის აღჭურვილი ა მრავალნაირი დამატებითი ტექნიკური და ფიზიკური საშუალებებით .
- დაწერა
- დამსახურებული
- VERB 2: ჯერ კიდევ XX საუკუნის სამოციან წლებ ში გეოლოგიური სამართველოს ჰიდროგეოლოგიურ ქვედანაყოფ ში საფუძველი ჩაეყარა კვლევებს მელიორაციული ჰიდროგეოლოგიის მიმართულებით , რომელსაც აწარმოებდნენ ენთუზიასტი სპეციალისტები , საქართველოს დამსახურებული გეოლოგი გიორგი ( გოგი ) მარტაშვილი და გივი გოგინაშვილი .
- ADJ 1: ალექსანდრე ღლონტი ( დ. 5 ივნისი , 1912 , დვაბზუ — გ. 1999 ) — ქართველი ენათმეცნიერი , ლექსიკოლოგი , ლექსიკოგრაფი , დიალექტოლოგი , ფოლკლორისტი , ფილოლოგიის მეცნიერებათა დოქტორი ( 1958 ) , პროფესორი ( 1960 ) , მეცნიერების დამსახურებული მოღვაწე ( 1967 ) .
- დაუსწრებელი
- VERB 2: საბჭოთა კავშირ ში 1938 წლა მდე დაუსწრებელი განათლების ქსელი ვითარდებოდა ერთიანი გეგმის გარეშე , არ იყო დადგენილი მსმენელთა მიღების რაოდენობა , სწავლების ვადა და სასწავლო რეჟიმი .
- ADJ 1: დაუსწრებელი განათლება — წარმოებისა გან მოუწყვეტლად საშუალო და უმაღლესი კვალიფიკაციის სპეციალისტების მომზადება დაუსწრებელი სწავლების სისტემის საშუალო და უმაღლეს სასწავლებლებ ში ან მათ დაუსწრებელ განყოფილებებსა და ფაკულტეტებ ზე .
- საკვები
- NOUN 3: ნიადაგის ქიმიური ანალიზის მიზანი ა მცენარის ძირითადი საკვები ელემენტების განსაზღვრა .
- ADJ 2: აგროქიმიის თანამედროვე პრობლემები ა : მცენარეთა კვების თეორიული და პრაქტიკული საკითხები , სასუქების გამოყენების კოეფიციენტის ამაღლება , მცენარის მიერ ნიადაგის საკვები ნივთიერებების შეთვისების ხარისხის ამაღლება , სასუქების ახალი , ეფექტური ფორმების შექმნა .
- VERB 2: ხშირად ალტერნატიულ მედიცინა ში აერთიანებენ საკვები დანამატების გამოყენების პრაქტიკას მკურნალობისა თვის .
Morphology
The form / lemma ratio of VERB is 1.901099 (the average of all parts of speech is 1.677821).
The 1st highest number of forms (17) was observed with the lemma “სწავლობს”: ესწავლებინათ, ვსწავლობ, ისწავლა, სწავლობდნენ, სწავლობენ, სწავლობს, უსწავლია, შეესწავლა, შევისწავლოთ, შეისწავლა, შეისწავლეს, შეისწავლიან, შეისწავლიდა, შეისწავლის, შეისწავლონ, შეისწავლოს, შესწავლის.
The 2nd highest number of forms (16) was observed with the lemma “სცემს”: გადაიცემა, გადასცემენ, გადასცენ, გადმოიცემა, გადმოსცემს, გადმოსცეს, გამოსცა, განიცდის, გასცემენ, გასცემს, გასცეს, მიეცა, მიეცათ, მოგვცა, მოგვცეს, მოიცემა.
The 3rd highest number of forms (15) was observed with the lemma “ჩნდება”: აღმოჩნდა, აღმოჩნდება, აღმოჩნდებიან, აღმოჩნდეს, გააჩნდა, გააჩნდეს, გამოჩენილა, გამოჩნდა, გაჩენილიყო, გაჩნდა, გაჩნდნენ, მიაჩნდათ, მიაჩნდეს, უჩნდება, ჩნდება.
VERB occurs with 17 features: Tense (3765; 97% instances), Mood (3764; 97% instances), Person[subj] (3630; 94% instances), Number[subj] (3599; 93% instances), Subcat (3597; 93% instances), Aspect (3444; 89% instances), Voice (3433; 89% instances), Person[obj] (1971; 51% instances), Person[io] (569; 15% instances), Case (234; 6% instances), Number (234; 6% instances), VerbForm (234; 6% instances), Number[io] (47; 1% instances), Number[obj] (38; 1% instances), Evident (4; 0% instances), Abbr (3; 0% instances), AdpType (2; 0% instances)
VERB occurs with 45 feature-value pairs: Abbr=Yes, AdpType=Post, Aspect=Imp, Aspect=Perf, Case=Dat, Case=Erg, Case=Ess, Case=Gen, Case=Ins, Case=Nom, Evident=Nfh, Mood=Imp, Mood=Ind, Mood=Sub, Number=Plur, Number=Sing, Number[io]=Plur, Number[io]=Sing, Number[obj]=Plur, Number[obj]=Sing, Number[subj]=Plur, Number[subj]=Sing, Person[io]=1, Person[io]=2, Person[io]=3, Person[obj]=1, Person[obj]=2, Person[obj]=3, Person[subj]=1, Person[subj]=2, Person[subj]=3, Subcat=Indir, Subcat=Intr, Subcat=Tran, Tense=Fut, Tense=Imp, Tense=Past, Tense=PastPerf, Tense=Pqp, Tense=Pres, VerbForm=Part, VerbForm=Vnoun, Voice=Act, Voice=Mid, Voice=Pass
VERB occurs with 338 feature combinations.
The most frequent feature combination is Aspect=Perf|Mood=Ind|Number[subj]=Sing|Person[obj]=3|Person[subj]=3|Subcat=Tran|Tense=Fut|Voice=Act (397 tokens).
Examples: შეისწავლის, წარმოადგენს, მოიცავს, შეიცავს, განსაზღვრავს, განაპირობებს, შეადგენს, წარმოადგენდა, განიხილავს, გამოიმუშავებს
Relations
VERB nodes are attached to their parents using 19 different relations: root (2010; 52% instances), acl (651; 17% instances), conj (485; 13% instances), parataxis (191; 5% instances), ccomp (184; 5% instances), advcl (163; 4% instances), amod (66; 2% instances), nmod (39; 1% instances), appos (23; 1% instances), nsubj (13; 0% instances), obl (12; 0% instances), acl:relcl (9; 0% instances), xcomp (8; 0% instances), obj (6; 0% instances), csubj (5; 0% instances), obl:tmod (2; 0% instances), flat (1; 0% instances), nsubj:pass (1; 0% instances), orphan (1; 0% instances)
Parents of VERB nodes belong to 12 different parts of speech: (2010; 52% instances), VERB (856; 22% instances), NOUN (823; 21% instances), ADJ (124; 3% instances), X (16; 0% instances), PRON (15; 0% instances), PROPN (14; 0% instances), ADV (3; 0% instances), NUM (3; 0% instances), ADP (2; 0% instances), AUX (2; 0% instances), SCONJ (2; 0% instances)
51 (1%) VERB nodes are leaves.
189 (5%) VERB nodes have one child.
380 (10%) VERB nodes have two children.
3250 (84%) VERB nodes have three or more children.
The highest child degree of a VERB node is 10.
Children of VERB nodes are attached using 29 different relations: punct (3461; 24% instances), nsubj (2626; 18% instances), obl (2318; 16% instances), obj (2108; 15% instances), advmod (1147; 8% instances), conj (480; 3% instances), cc (356; 2% instances), mark (330; 2% instances), obl:tmod (251; 2% instances), parataxis (208; 1% instances), ccomp (195; 1% instances), iobj (186; 1% instances), advcl (183; 1% instances), nsubj:pass (174; 1% instances), amod (117; 1% instances), nmod (115; 1% instances), acl (55; 0% instances), xcomp (43; 0% instances), aux (31; 0% instances), cop (24; 0% instances), det (24; 0% instances), appos (23; 0% instances), advmod:lmod (22; 0% instances), case (11; 0% instances), nummod (11; 0% instances), acl:relcl (5; 0% instances), csubj (3; 0% instances), orphan (3; 0% instances), nsubj:outer (1; 0% instances)
Children of VERB nodes belong to 15 different parts of speech: NOUN (6654; 46% instances), PUNCT (3461; 24% instances), ADV (1031; 7% instances), PRON (938; 6% instances), VERB (856; 6% instances), CCONJ (359; 2% instances), ADJ (354; 2% instances), SCONJ (333; 2% instances), PROPN (251; 2% instances), PART (149; 1% instances), AUX (64; 0% instances), NUM (26; 0% instances), X (19; 0% instances), ADP (11; 0% instances), SYM (5; 0% instances)