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Treebank Statistics: UD_Portuguese-GSD: POS Tags: VERB

There are 1709 VERB lemmas (16%), 7231 VERB types (21%) and 27483 VERB tokens (9%). Out of 16 observed tags, the rank of VERB is: 3 in number of lemmas, 3 in number of types and 6 in number of tokens.

The 10 most frequent VERB lemmas: _, ser, ter, estar, fazer, dizer, haver, ficar, dar, afirmar

The 10 most frequent VERB types: é, tem, disse, está, há, foi, fazer, estão, afirmou, teve

The 10 most frequent ambiguous lemmas: _ (PROPN 32806, ADP 9506, NUM 8462, PRON 7364, DET 4461, NOUN 3563, AUX 2298, CCONJ 1840, PUNCT 1596, VERB 1247, SYM 1008, PART 746, ADJ 703, X 526, ADV 231, SCONJ 1), ser (AUX 2710, VERB 1080, NOUN 7), ter (VERB 1049, AUX 492), estar (VERB 856, AUX 304), fazer (VERB 567, AUX 2), dizer (VERB 566, AUX 2, NOUN 1), haver (VERB 401, AUX 94), ficar (VERB 338, AUX 17), chegar (VERB 177, AUX 46), passar (VERB 169, AUX 55)

The 10 most frequent ambiguous types: é (AUX 1231, VERB 529, ADV 1, PART 1, PROPN 1), tem (VERB 342, AUX 87), está (VERB 305, AUX 113), há (VERB 211, AUX 2), foi (AUX 1012, VERB 173, PART 1, PROPN 1), fazer (VERB 161, NOUN 1), estão (VERB 160, AUX 71), teve (VERB 138, AUX 12), são (AUX 207, VERB 119, ADJ 5), fez (VERB 122, AUX 1)

• é
  • AUX 1231: A Nina é a chance de ele ser feliz .
  • VERB 529: ” Sempre quis dançar , mas não é tão fácil .
  • ADV 1: Eu não me detenho muito em as análises a respeito de 2010 porque é muito pouco tempo .
  • PART 1: Pois é , o ronco de os motores é alto com qualquer tempo .
  • PROPN 1: Já o candidato Carlos Amastha ( PP ) , coligação “ Um novo caminho é possível “ , grava programa eleitoral , faz reunião com coordenadores de campanha e se prepara para o debate .
• tem
  • VERB 342: Ou seja , a Justiça , futuramente , decidirá quem tem razão .
  • AUX 87: O ano de 2012 tem sido especial para a baiana Emanuelle Araújo .
• está
  • VERB 305: Entre as atrações musicais de o evento , está a banda Brasas Seis .
  • AUX 113: Como está sendo a preperação ?
• há
  • VERB 211: Ainda não há informações sobre feridos .
  • AUX 2: Inquestionavelmente , a proteção a a maternidade há de ser amparada como um direito social e um dever de o próprio Estado .
• foi
  • AUX 1012: Dois anos depois , ele foi preso – e eu nunca o vi novamente .
  • VERB 173: Bruno Senna ( Williams ) foi nono e Felipe Massa ( Ferrari ) , 13 º .
  • PART 1: Para Renato , a melhora dentro de as quatro linhas foi fruto de os treinamentos , não sendo a hora de se empolgar para a sequência de trabalho aparecer naturalmente .
  • PROPN 1: ” Eu adoro Detalhes , Emoções e tem aquela que não é dele , mas que ninguém cantou como ele que é ‘ Você foi o maior de os meus casos , de todos os abraços … ‘ .
• fazer
  • VERB 161: ” Não podemos fazer outra coisa que sair a as ruas .
  • NOUN 1: Isso mostra a complexidade que deve ter qualquer planejamento científico , qualquer discussão sobre o papel de a ciência em a inovação , porque em o fazer de a ciência o que conta é a paixão , é a curiosidade .
• estão
  • VERB 160: Outras estão com pendências judiciais ou foram concluídas sem êxito .
  • AUX 71: Os cuidados de sempre estão sendo tomados por o consumidor .
• teve
  • VERB 138: O Boca nos controlou bem e soube aproveitar as oportunidades que teve .
  • AUX 12: Britânica Claire Culverwell teve de gastar R $ 7,1 mil devido a o vício de retirar pelos durante a infância .
• são
  • AUX 207: Destes , 429 são servidores efetivos e 35 não têm vínculo com a corte .
  • VERB 119: Suas penas são de cor pardo - amarelada .
  • ADJ 5: A pressão são - paulina era cada vez maior .
• fez
  • VERB 122: Quem fez esta tela está de parabéns , afirmou .
  • AUX 1: Assim , fez - se nobre com o decreto imperial de 2 de Dezembro de 1854 .

Morphology

The form / lemma ratio of VERB is 4.231129 (the average of all parts of speech is 3.372737).

The 1st highest number of forms (271) was observed with the lemma “_”: 31minMuda, ACONTUMADO, Alavancada, Anteriormente, Aprovadonas, Atrasos, Capitu, Começamos, Dedê, Fideliza, Mantemos, Marcante, Monitoramos, Nasc, Nesse, Ordem, Paramos, Repórter, Reutilizá, Sandrelli.Assista, Sem, Temo, Temperatura, Vá, a, a_0, accept, aceitos, acessa, acessar, acesse, acolherá, acolhidas.Segundo, afunde, agrada, agredí, alavanca, alavancar, amadurecementre, aposta, assassinatos, assenta, atendam, atende, atendem, atendo, atua, atuam, atuo, audita, auditada, açúcar, basta, bastam, bombar, caia, caiam, cairam, called, calls, carregava.Por, cf., chega.tudo, cobre, cobrem, colchonerosiniciaram, começa, começam, comprometaram, conclusos, consideração, consumo, contanto, contatos, contendo, conveniadas, conversanso, created, credenciaram, cria, criam, customizada, de, decisões, decodificavam, decorrente, defazer, desacoplando, desconstruido, descriminalizando, desfalou, despendindo, desse, destróem, determinante, devem, diisse, dispurada, dita, dito, doa, drenar, elogiu, empeperrado, emprestado, energizaram, energizou, engana, entrava, entravam, entrevisto, equalizar, equiparam, era, eram, eregida, esbalda, esta, esteve, estive, evidência, existente, fala, falam, falamos, fale, falo, faremos, fará, fatos, feita, feitas, feitinho, feito, foi, fomos, for, fora, foram, forem, fosse, freqüentam, fui, funda, gira, held, impossível, imposta, impostas, imposto, intenficar, intepretando, intervir, introduced, irem, iria, irá, lado, lar, lia, lidas, lido, load, loaded, logados, maisafetada, manisfestaram, masm, monitoradas, monitorados, monitorar, monitorava, monitorou, morta, mortas, morto, mortos, mostar, msotra, mundo, obstrutiva, oriundas, oriundos, paira, para, pare, periciada, permanceu, pode, podem, por, possa, possuia, postas, posto, precisão, prenchido, prenda, prende, presa, presas, preso, presídiu, prevena, prima, priorizados, priorizando, pulam, reaja, reconhencem, referente, rende, rendem, renderizadas, resite, reunem, rock, rápido, sabor, saido, saír, segue, seguem, seifadas, sente, sentem, seria, seriam, sim, soa, substituido, substituto, support, surprenderam, surtando, tende, tendo, tentativa, terõa, traga, tuitar, tá, une, unem, utilisar, vale, valem, veio, venda, vende, vendem, vendemos, vendo, vi, view, vimos, vir, vira, viram, virá, vista, vistas, visto, vivam, vive, vivem, vivemos, vivo, voltão, xixi, zerou.

The 2nd highest number of forms (29) was observed with the lemma “ter”: Tínhamos, tem, temos, tenha, tenham, tenhamos, tenho, ter, terei, terem, teremos, teria, teriam, termos, terá, terão, teríamos, teve, tido, tidos, tinha, tinham, tive, tivemos, tiver, tiveram, tivermos, tivesse, têm.

The 3rd highest number of forms (26) was observed with the lemma “estar”: Estávamos, estado, estamos, estando, estar, estarei, estarem, estaremos, estaria, estariam, estará, estarão, estava, estavam, esteja, estejam, estejamos, estiver, estivera, estiveram, estiverem, estivesse, estivessem, estou, está, estão.

VERB occurs with 7 features: VerbForm (3; 0% instances), Number (2; 0% instances), Gender (1; 0% instances), Mood (1; 0% instances), Person (1; 0% instances), Tense (1; 0% instances), Voice (1; 0% instances)

VERB occurs with 10 feature-value pairs: Gender=Masc, Mood=Ind, Number=Plur, Number=Sing, Person=3, Tense=Past, VerbForm=Fin, VerbForm=Ger, VerbForm=Part, Voice=Pass

VERB occurs with 4 feature combinations. The most frequent feature combination is _ (27480 tokens). Examples: é, tem, disse, está, há, foi, fazer, estão, afirmou, teve

Relations

VERB nodes are attached to their parents using 27 different relations: root (10316; 38% instances), conj (3116; 11% instances), acl:relcl (3045; 11% instances), acl (2793; 10% instances), advcl (2387; 9% instances), ccomp (2051; 7% instances), nmod (1665; 6% instances), xcomp (770; 3% instances), csubj (628; 2% instances), parataxis (409; 1% instances), case (94; 0% instances), acl:inf (59; 0% instances), dep (30; 0% instances), fixed (30; 0% instances), mark (24; 0% instances), cop (17; 0% instances), nsubj (10; 0% instances), aux (8; 0% instances), csubj:pass (7; 0% instances), aux:pass (5; 0% instances), cc (5; 0% instances), flat (4; 0% instances), obj (4; 0% instances), advmod (2; 0% instances), amod (2; 0% instances), appos (1; 0% instances), obl (1; 0% instances)

Parents of VERB nodes belong to 15 different parts of speech: (10316; 38% instances), VERB (10091; 37% instances), NOUN (5552; 20% instances), PROPN (682; 2% instances), PRON (392; 1% instances), ADJ (208; 1% instances), X (67; 0% instances), ADV (61; 0% instances), NUM (42; 0% instances), PART (26; 0% instances), CCONJ (24; 0% instances), ADP (9; 0% instances), SYM (9; 0% instances), AUX (3; 0% instances), DET (1; 0% instances)

383 (1%) VERB nodes are leaves.

2162 (8%) VERB nodes have one child.

4964 (18%) VERB nodes have two children.

19974 (73%) VERB nodes have three or more children.

The highest child degree of a VERB node is 14.

Children of VERB nodes are attached using 33 different relations: punct (18871; 19% instances), nmod (18521; 19% instances), nsubj (12954; 13% instances), obj (10955; 11% instances), mark (6000; 6% instances), advmod (5786; 6% instances), conj (3124; 3% instances), cc (2912; 3% instances), aux (2697; 3% instances), xcomp (2581; 3% instances), aux:pass (2410; 2% instances), ccomp (2338; 2% instances), advcl (2303; 2% instances), nsubj:pass (1987; 2% instances), acl (784; 1% instances), parataxis (620; 1% instances), expl:pv (597; 1% instances), iobj (511; 1% instances), csubj (349; 0% instances), det (341; 0% instances), case (238; 0% instances), dep (157; 0% instances), obl (42; 0% instances), amod (37; 0% instances), fixed (34; 0% instances), acl:relcl (19; 0% instances), appos (10; 0% instances), cop (8; 0% instances), csubj:pass (8; 0% instances), det:poss (4; 0% instances), nummod (2; 0% instances), obl:agent (2; 0% instances), expl (1; 0% instances)

Children of VERB nodes belong to 16 different parts of speech: NOUN (30246; 31% instances), PUNCT (18871; 19% instances), VERB (10091; 10% instances), PROPN (7101; 7% instances), ADV (6308; 6% instances), PRON (6271; 6% instances), CCONJ (5566; 6% instances), AUX (5110; 5% instances), ADP (3383; 3% instances), ADJ (1917; 2% instances), NUM (1044; 1% instances), PART (488; 1% instances), DET (377; 0% instances), SYM (300; 0% instances), X (128; 0% instances), SCONJ (2; 0% instances)

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