home edit page issue tracker

Treebank Statistics: UD_Polish-LFG: Features: Gender

This feature is universal. It occurs with 3 different values: Fem, Masc, Neut.

58313 tokens (45%) have a non-empty value of Gender. 26293 types (88%) occur at least once with a non-empty value of Gender. 13954 lemmas (89%) occur at least once with a non-empty value of Gender. The feature is used with 8 part-of-speech tags: NOUN (25323; 19% instances), VERB (9421; 7% instances), ADJ (8525; 7% instances), PRON (5742; 4% instances), PROPN (4575; 3% instances), DET (3201; 2% instances), NUM (833; 1% instances), AUX (693; 1% instances).

NOUN

25323 NOUN tokens (100% of all NOUN tokens) have a non-empty value of Gender.

The most frequent other feature values with which NOUN and Gender co-occurred: Number=Sing (18153; 72%), SubGender=EMPTY (13456; 53%).

NOUN tokens may have the following values of Gender:

• Fem (9097; 36% of non-empty Gender): pani, chwili, chwilę, głową, pracy, ręce, osób, głowę, kobieta, sprawa
• Masc (11867; 47% of non-empty Gender): pan, lat, domu, roku, pana, raz, czas, panie, ludzi, ludzie
• Neut (4359; 17% of non-empty Gender): drzwi, oczy, dzieci, życie, dziecko, miejscu, miejsce, słowa, pytanie, życia

Paradigm de	Masc	Fem	Neut
Case=Gen	de
Case=Loc		de
Case=Nom	de		De

Gender seems to be lexical feature of NOUN. 100% lemmas (6220) occur only with one value of Gender.

VERB

9421 VERB tokens (44% of all VERB tokens) have a non-empty value of Gender.

The most frequent other feature values with which VERB and Gender co-occurred: Mood=Ind (9421; 100%), Person=EMPTY (9421; 100%), VerbForm=Fin (9421; 100%), Voice=Act (9421; 100%), Tense=Past (9358; 99%), Number=Sing (7533; 80%), Aspect=Perf (5584; 59%), SubGender=Masc1 (5233; 56%).

VERB tokens may have the following values of Gender:

• Fem (2321; 25% of non-empty Gender): miała, chciała, mogła, zaczęła, widziała, musiała, powinna, mówiła, spojrzała, stała
• Masc (6036; 64% of non-empty Gender): miał, chciał, mógł, widział, zaczął, musiał, mieli, powiedział, stał, był
• Neut (1064; 11% of non-empty Gender): było, udało, stało, doszło, okazało, zaczęło, głosowało, zrobiło, należało, powinno
• EMPTY (12171): to, ma, mam, jest, można, może, wiem, trzeba, proszę, dziękuję

Paradigm mieć	Masc	Fem	Neut
Number=Sing	miał	miała	miało
Number=Plur	mieli, miały	miały	miały

ADJ

8525 ADJ tokens (99% of all ADJ tokens) have a non-empty value of Gender.

The most frequent other feature values with which ADJ and Gender co-occurred: Aspect=EMPTY (7332; 86%), Polarity=EMPTY (7332; 86%), VerbForm=EMPTY (7332; 86%), Voice=EMPTY (7332; 86%), Degree=Pos (6989; 82%), Number=Sing (5897; 69%), SubGender=EMPTY (4631; 54%).

ADJ tokens may have the following values of Gender:

• Fem (3225; 38% of non-empty Gender): sama, całą, jedna, jednej, drugiej, pierwszej, cała, druga, całej, jedną
• Masc (3894; 46% of non-empty Gender): sam, pierwszy, cały, jeden, sami, kolejny, drugi, inni, inny, dobry
• Neut (1406; 16% of non-empty Gender): całe, jedno, inne, pierwsze, samo, dobre, duże, innego, nowe, drugie
• EMPTY (61): dawna, daleka, prostu, biało, polsko, rosyjsko, swojemu, wolna, Niemiecku, Sanitarno

Paradigm sam	Masc	Fem	Neut
Case=Acc|Number=Sing	sam	samą	samo
Case=Acc|Number=Plur	same, samych	same	same
Case=Dat|Number=Sing		samej
Case=Gen|Number=Sing	samego	samej	samego
Case=Gen|Number=Plur	samych		samych
Case=Ins|Number=Sing	samym	samą	samym
Case=Loc|Number=Sing	samym	samej	samym
Case=Loc|Number=Plur			samych
Case=Nom|Number=Sing	sam	sama	samo
Case=Nom|Number=Plur	sami, same	same	same

PRON

5742 PRON tokens (62% of all PRON tokens) have a non-empty value of Gender.

The most frequent other feature values with which PRON and Gender co-occurred: Reflex=EMPTY (5742; 100%), Number=Sing (4817; 84%), PrepCase=EMPTY (3601; 63%), PronType=Prs (3567; 62%), SubGender=EMPTY (2982; 52%), Variant=EMPTY (2872; 50%).

PRON tokens may have the following values of Gender:

• Fem (1065; 19% of non-empty Gender): jej, ją, ja, mnie, mi, niej, ona, ci, nią, ich
• Masc (2760; 48% of non-empty Gender): go, mnie, jego, mu, ja, ich, mi, on, nas, kto
• Neut (1917; 33% of non-empty Gender): to, co, tym, coś, tego, wszystko, nic, czym, je, czego
• EMPTY (3568): się, sobie, siebie, sobą, sie, se, sia

Paradigm on	Masc	Fem	Neut
Case=Acc|Number=Sing|PrepCase=Npr|Variant=Long	jego	ją	je
Case=Acc|Number=Sing|PrepCase=Npr|Variant=Short	go
Case=Acc|Number=Sing|PrepCase=Pre|Variant=Long	niego	nią	nie
Case=Acc|Number=Sing|PrepCase=Pre|Variant=Short	ń
Case=Acc|Number=Plur|PrepCase=Npr|Variant=Long	ich, je	je	je
Case=Acc|Number=Plur|PrepCase=Pre|Variant=Long	nich	nie	nie
Case=Dat|Number=Sing|PrepCase=Npr|Variant=Long	jemu	jej
Case=Dat|Number=Sing|PrepCase=Npr|Variant=Short	mu		mu
Case=Dat|Number=Sing|PrepCase=Pre|Variant=Long	niemu	niej
Case=Dat|Number=Plur|PrepCase=Npr|Variant=Long	im	im	im
Case=Dat|Number=Plur|PrepCase=Pre|Variant=Long	nim	nim
Case=Gen|Number=Sing|PrepCase=Npr|Variant=Long	jego, iego	jej	jego
Case=Gen|Number=Sing|PrepCase=Npr|Variant=Short	go		go
Case=Gen|Number=Sing|PrepCase=Pre|Variant=Long	niego	niej	niego
Case=Gen|Number=Plur|PrepCase=Npr|Variant=Long	ich	ich	ich
Case=Gen|Number=Plur|PrepCase=Pre|Variant=Long	nich	nich	nich
Case=Ins|Number=Sing|PrepCase=Npr|Variant=Long	nim	nią	nim
Case=Ins|Number=Sing|PrepCase=Pre|Variant=Long	nim	nią	nim
Case=Ins|Number=Plur|PrepCase=Npr|Variant=Long		nimi
Case=Ins|Number=Plur|PrepCase=Pre|Variant=Long	nimi	nimi	nimi
Case=Loc|Number=Sing|PrepCase=Pre|Variant=Long	nim	niej	nim
Case=Loc|Number=Plur|PrepCase=Pre|Variant=Long	nich	nich	nich
Case=Nom|Number=Sing|PrepCase=Npr|Variant=Long	on	ona	ono, one
Case=Nom|Number=Plur|PrepCase=Npr|Variant=Long	oni, one	one	one

PROPN

4575 PROPN tokens (100% of all PROPN tokens) have a non-empty value of Gender.

The most frequent other feature values with which PROPN and Gender co-occurred: Number=Sing (4255; 93%), SubGender=Masc1 (2451; 54%), Case=Nom (2304; 50%).

PROPN tokens may have the following values of Gender:

• Fem (1209; 26% of non-empty Gender): Polsce, Polski, Warszawie, Warszawy, Marta, Polska, AWS, Elizabeth, Ewa, Francji
• Masc (3028; 66% of non-empty Gender): Polacy, Jerzy, Andrzej, SLD, Adam, Bóg, Michał, Krzysztof, Kwaśniewski, Niemcy
• Neut (338; 7% of non-empty Gender): USA, Niemczech, Niemiec, PSL, Zakopanego, PiS, Stanach, Włoszech, Betlejem, Kielc

Paradigm PiS	Masc	Fem	Neut
Case=Dat	PiS-owi
Case=Gen	PiS-u
Case=Nom	PiS	PiS	PiS

Gender seems to be lexical feature of PROPN. 99% lemmas (2682) occur only with one value of Gender.

DET

3201 DET tokens (100% of all DET tokens) have a non-empty value of Gender.

The most frequent other feature values with which DET and Gender co-occurred: NumType=EMPTY (2806; 88%), Number[psor]=EMPTY (2772; 87%), Person=EMPTY (2772; 87%), Poss=EMPTY (2455; 77%), Number=Sing (1962; 61%), SubGender=EMPTY (1625; 51%).

DET tokens may have the following values of Gender:

• Fem (1092; 34% of non-empty Gender): tej, ta, tę, swoją, taka, te, moja, takie, kilka, tą
• Masc (1576; 49% of non-empty Gender): ten, tym, tego, te, jakiś, każdy, kilka, mój, taki, wielu
• Neut (533; 17% of non-empty Gender): to, swoje, tym, moje, takie, tego, takiego, jakieś, te, tych

Paradigm ten	Masc	Fem	Neut
Case=Acc|Number=Sing	ten, tego, tyn	tę, tą, ta, te	to, te
Case=Acc|Number=Plur	te, tych	te	te
Case=Dat|Number=Sing		tej	temu
Case=Dat|Number=Plur	tym	tym
Case=Gen|Number=Sing	tego	tej	tego
Case=Gen|Number=Plur	tych	tych	tych
Case=Ins|Number=Sing	tym	tą	tym
Case=Ins|Number=Plur	tymi	tymi	tymi
Case=Loc|Number=Sing	tym	tej	tym
Case=Loc|Number=Plur	tych	tych	tych
Case=Nom|Number=Sing	ten	ta	to
Case=Nom|Number=Plur	te, ci	te	te

NUM

833 NUM tokens (100% of all NUM tokens) have a non-empty value of Gender.

The most frequent other feature values with which NUM and Gender co-occurred: Number=Plur (833; 100%), NumType=Card (828; 99%), Case=Acc (561; 67%).

NUM tokens may have the following values of Gender:

• Fem (227; 27% of non-empty Gender): dwie, trzy, cztery, obie, obu, pięć, dwóch, 15, trzech, 200
• Masc (565; 68% of non-empty Gender): dwa, dwóch, trzy, trzech, cztery, czterech, dwadzieścia, obu, sto, pięciu
• Neut (41; 5% of non-empty Gender): dwa, trzy, oba, 160, cztery, 100, 150, 200, 2000, 24

Paradigm dwa	Masc	Fem	Neut
Case=Acc	dwa, dwóch	dwie	dwa
Case=Gen	dwóch, dwu	dwóch	dwu
Case=Ins	dwoma	dwiema, dwoma
Case=Loc	dwóch	dwóch	dwóch
Case=Nom	dwa, dwaj	dwie	dwa

AUX

693 AUX tokens (16% of all AUX tokens) have a non-empty value of Gender.

The most frequent other feature values with which AUX and Gender co-occurred: Mood=Ind (693; 100%), Person=EMPTY (693; 100%), Tense=Past (693; 100%), Variant=EMPTY (693; 100%), VerbForm=Fin (693; 100%), Aspect=Imp (577; 83%), Number=Sing (565; 82%), Voice=Act (540; 78%).

AUX tokens may have the following values of Gender:

• Fem (176; 25% of non-empty Gender): była, została, były, zostały, bywała, bywały
• Masc (347; 50% of non-empty Gender): był, został, byli, były, zostali, zostały, bywał
• Neut (170; 25% of non-empty Gender): było, były, zostało, zostały
• EMPTY (3554): em, jest, m, by, śmy, są, będzie, eś, ś, być

Paradigm być	Masc	Fem	Neut
Number=Sing	był	była	było
Number=Sing|Voice=Act	był	była	było
Number=Plur	były, byli	były	były
Number=Plur|Voice=Act	byli, były	były	były

Relations with Agreement in Gender

The 10 most frequent relations where parent and child node agree in Gender: NOUN –[amod]–> ADJ (5634; 100%), NOUN –[det]–> DET (2591; 100%), VERB –[nsubj]–> PROPN (1029; 73%), NOUN –[acl]–> ADJ (725; 100%), NOUN –[nummod]–> NUM (716; 100%), VERB –[conj]–> VERB (670; 64%), NOUN –[flat]–> PROPN (583; 95%), PROPN –[flat]–> PROPN (325; 98%), ADJ –[conj]–> ADJ (265; 93%), ADJ –[nsubj]–> NOUN (224; 99%).

© 2014–2024 Universal Dependencies contributors. Site powered by Annodoc and brat

.