home edit page issue tracker

Treebank Statistics: UD_Russian-SynTagRus: POS Tags: VERB

There are 9507 VERB lemmas (18%), 39997 VERB types (28%) and 176142 VERB tokens (12%). Out of 17 observed tags, the rank of VERB is: 3 in number of lemmas, 2 in number of types and 3 in number of tokens.

The 10 most frequent VERB lemmas: мочь, быть, стать, говорить, сказать, можно, иметь, знать, идти, нет

The 10 most frequent VERB types: может, можно, есть, нет, надо, сказал, было, могут, стал, является

The 10 most frequent ambiguous lemmas: мочь (VERB 4045, NOUN 1, X 1), быть (AUX 11695, VERB 3756, PUNCT 1, X 1), стать (VERB 2354, NOUN 6), знать (VERB 1194, NOUN 4), нет (VERB 1060, PART 379, NOUN 1), надо (VERB 958, ADP 3), определять (VERB 207, ADJ 1), решать (VERB 203, ADJ 1), соответствовать (VERB 148, ADJ 1), открывать (VERB 103, ADJ 1)

The 10 most frequent ambiguous types: есть (VERB 1498, AUX 413, INTJ 1), нет (VERB 962, PART 183, ADJ 1), надо (VERB 816, ADP 5), было (AUX 2477, VERB 712, PART 41), быть (AUX 945, VERB 481), стали (VERB 437, NOUN 23), будет (AUX 1387, VERB 244), стать (VERB 222, NOUN 3), был (AUX 2259, VERB 154), значит (VERB 151, ADV 139)

• есть
  • VERB 1498: Живой , и все у него уже есть ?
  • AUX 413: Для этого есть внешний повод .
  • INTJ 1: Партия скажет “ надо “ - зэки и стройбат ответят : “ есть “ .
• нет
  • VERB 962: Единого “ истинного “ определения понятия “ алгоритм “ нет .
  • PART 183: До сих пор идут споры о том , достигли они вершины или нет
  • ADJ 1: Мне не нравится логика разделения на нормальных и нет .
• надо
  • VERB 816: Но об этом важном “ тоже “ надо рассказывать отдельно .
  • ADP 5: Я вскочил , точно надо мною грянул гром .
• было
  • AUX 2477: Для получения значка необходимо было выполнить определенные требования .
  • VERB 712: Повода у нее не было , а причина ? . .
  • PART 41: Впрочем , как пришел - так чуть было и не ушел .
• быть
  • AUX 945: Алгоритм должен быть применим к разным наборам исходных данных .
  • VERB 481: Сколько же в таком правительстве может быть вице-премьеров ?
• стали
  • VERB 437: В России после ее смерти в списках стали распространять мемуары царицы .
  • NOUN 23: Из стекла и стали .
• будет
  • AUX 1387: ” Атлантида будет найдена “ , - уверен Александр Воронин .
  • VERB 244: Представьте , что будет : газы , образующиеся в кишечнике , горючи !
• стать
  • VERB 222: Он взвешивал возможность стать священником , но отец был против .
  • NOUN 3: Под стать этому “ ангару “ , за забором Института действительно располагалось летное поле - Ходынское .
• был
  • AUX 2259: ” Алгоризм был придуман в Греции .
  • VERB 154: А где был я ?..
• значит
  • VERB 151: Ведь это значит , что сорокалетним 1956 года в 1937-м было уже двадцать .
  • ADV 139: Ну вот две тысячи , значит , размазаны по тому же забору !

Morphology

The form / lemma ratio of VERB is 4.207111 (the average of all parts of speech is 2.668831).

The 1st highest number of forms (50) was observed with the lemma “использовать”: использовавшего, использовавшие, использовавшиеся, использовавшийся, использовал, использовала, использовалась, использовали, использовались, использовало, использовалось, использовался, использован, использована, использованная, использованного, использованное, использованной, использованные, использованный, использованных, использовано, использованы, использовать, использоваться, используем, используемая, используемого, используемое, используемую, используемые, используемый, используемым, используемых, использует, используется, используйте, использую, используют, используются, использующего, использующегося, использующие, использующиеся, использующий, использующими, использующих, использующихся, использующую, используя.

The 2nd highest number of forms (39) was observed with the lemma “получить”: получат, получен, получена, полученная, полученного, полученное, полученной, полученном, полученному, полученную, полученные, полученный, полученным, полученными, полученных, получено, получены, получи, получив, получившая, получившего, получившее, получившей, получившему, получившие, получивший, получившими, получивших, получившую, получил, получила, получили, получило, получим, получит, получите, получить, получишь, получу.

The 3rd highest number of forms (38) was observed with the lemma “вести”: ведем, ведет, ведете, ведется, веди, ведомое, ведомой, ведомые, ведомый, ведомых, веду, ведут, ведутся, ведущая, ведущаяся, ведущего, ведущее, ведущей, ведущему, ведущие, ведущиеся, ведущий, ведущих, ведущихся, ведущую, ведя, ведёт, вел, вела, велась, вели, велись, вело, велось, велся, вести, вестись, вёл.

VERB occurs with 16 features: VerbForm (172346; 98% instances), Voice (172346; 98% instances), Aspect (168604; 96% instances), Tense (139380; 79% instances), Number (135099; 77% instances), Mood (111265; 63% instances), Gender (55675; 32% instances), Person (53397; 30% instances), Case (16987; 10% instances), Variant (6938; 4% instances), Animacy (1820; 1% instances), Polarity (899; 1% instances), ExtPos (191; 0% instances), Abbr (19; 0% instances), Foreign (1; 0% instances), Typo (1; 0% instances)

VERB occurs with 38 feature-value pairs: Abbr=Yes, Animacy=Anim, Animacy=Inan, Aspect=Imp, Aspect=Perf, Case=Acc, Case=Dat, Case=Gen, Case=Ins, Case=Loc, Case=Nom, ExtPos=ADV, ExtPos=CCONJ, ExtPos=VERB, Foreign=Yes, Gender=Fem, Gender=Masc, Gender=Neut, Mood=Imp, Mood=Ind, Number=Plur, Number=Sing, Person=1, Person=2, Person=3, Polarity=Neg, Tense=Fut, Tense=Past, Tense=Pres, Typo=Yes, Variant=Short, VerbForm=Conv, VerbForm=Fin, VerbForm=Inf, VerbForm=Part, Voice=Act, Voice=Mid, Voice=Pass

VERB occurs with 371 feature combinations. The most frequent feature combination is Aspect=Imp|Mood=Ind|Number=Sing|Person=3|Tense=Pres|VerbForm=Fin|Voice=Act (17051 tokens). Examples: может, нет, говорит, стоит, идет, имеет, происходит, следует, считает, существует

Relations

VERB nodes are attached to their parents using 31 different relations: root (63885; 36% instances), conj (26969; 15% instances), acl (15401; 9% instances), xcomp (14546; 8% instances), advcl (13469; 8% instances), parataxis (9674; 5% instances), acl:relcl (8547; 5% instances), csubj (8085; 5% instances), ccomp (6626; 4% instances), amod (4545; 3% instances), parataxis:discourse (2234; 1% instances), fixed (781; 0% instances), appos (249; 0% instances), nmod (248; 0% instances), nsubj (223; 0% instances), csubj:pass (215; 0% instances), obl (128; 0% instances), orphan (107; 0% instances), obl:depict (62; 0% instances), obl:pronmod (54; 0% instances), obj (40; 0% instances), flat (14; 0% instances), iobj (14; 0% instances), nsubj:pass (12; 0% instances), flat:name (4; 0% instances), dep (3; 0% instances), dislocated (3; 0% instances), cc (1; 0% instances), compound (1; 0% instances), list (1; 0% instances), obl:agent (1; 0% instances)

Parents of VERB nodes belong to 17 different parts of speech: VERB (64650; 37% instances), (63885; 36% instances), NOUN (28989; 16% instances), ADJ (9458; 5% instances), PRON (4431; 3% instances), ADV (1730; 1% instances), PROPN (1215; 1% instances), DET (1141; 1% instances), PART (273; 0% instances), NUM (234; 0% instances), X (50; 0% instances), SYM (35; 0% instances), INTJ (20; 0% instances), SCONJ (13; 0% instances), ADP (10; 0% instances), CCONJ (5; 0% instances), AUX (3; 0% instances)

7924 (4%) VERB nodes are leaves.

17850 (10%) VERB nodes have one child.

27168 (15%) VERB nodes have two children.

123200 (70%) VERB nodes have three or more children.

The highest child degree of a VERB node is 19.

Children of VERB nodes are attached using 44 different relations: punct (148826; 25% instances), nsubj (80442; 14% instances), obl (73107; 12% instances), advmod (59927; 10% instances), obj (54711; 9% instances), conj (26759; 5% instances), cc (24052; 4% instances), mark (19157; 3% instances), xcomp (18190; 3% instances), iobj (13698; 2% instances), obl:tmod (12806; 2% instances), advcl (12183; 2% instances), nsubj:pass (9403; 2% instances), parataxis:discourse (7703; 1% instances), ccomp (7664; 1% instances), parataxis (7575; 1% instances), csubj (5293; 1% instances), aux:pass (3405; 1% instances), aux (2851; 0% instances), obl:agent (2529; 0% instances), obl:float (686; 0% instances), cop (520; 0% instances), vocative (309; 0% instances), acl (282; 0% instances), det (281; 0% instances), case (256; 0% instances), obl:depict (223; 0% instances), csubj:pass (218; 0% instances), fixed (190; 0% instances), discourse (181; 0% instances), expl (124; 0% instances), appos (57; 0% instances), amod (20; 0% instances), nummod (18; 0% instances), flat (14; 0% instances), orphan (14; 0% instances), compound (13; 0% instances), nummod:gov (13; 0% instances), acl:relcl (8; 0% instances), flat:name (6; 0% instances), nmod (5; 0% instances), nsubj:outer (5; 0% instances), dislocated (3; 0% instances), dep (1; 0% instances)

Children of VERB nodes belong to 17 different parts of speech: NOUN (180779; 30% instances), PUNCT (148826; 25% instances), VERB (64650; 11% instances), PRON (48655; 8% instances), ADV (44434; 7% instances), CCONJ (23653; 4% instances), PART (20912; 4% instances), SCONJ (18245; 3% instances), PROPN (15012; 3% instances), DET (8825; 1% instances), ADJ (8378; 1% instances), AUX (6776; 1% instances), NUM (2011; 0% instances), ADP (1335; 0% instances), SYM (701; 0% instances), X (461; 0% instances), INTJ (75; 0% instances)

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

.