home edit page issue tracker

Treebank Statistics: UD_Turkish-PUD: POS Tags: VERB

There are 564 VERB lemmas (11%), 1190 VERB types (16%) and 1694 VERB tokens (10%). Out of 16 observed tags, the rank of VERB is: 4 in number of lemmas, 2 in number of types and 3 in number of tokens.

The 10 most frequent VERB lemmas: et, al, yap, ver, başla, de, ol, gel, söyle, gör

The 10 most frequent VERB types: dedi, etti, başladı, söyledi, çıktı, edildi, verdi, ediyor, etmek, geldi

The 10 most frequent ambiguous lemmas: et (VERB 122, ADJ 39, ADV 12, NOUN 3, PROPN 1), al (VERB 44, ADJ 8, NOUN 5, ADV 1), yap (VERB 44, ADJ 23, NOUN 4, ADV 2), ver (VERB 41, NOUN 8, ADJ 7, ADV 2), başla (VERB 30, ADJ 6, ADV 3), de (ADV 61, VERB 29, PROPN 5, ADJ 1, NOUN 1, X 1), ol (AUX 278, VERB 29, NOUN 22, ADJ 18, ADV 12), gel (VERB 28, ADJ 17, NOUN 5, ADV 1), söyle (VERB 26, ADJ 3, ADV 1), gör (VERB 25, ADJ 4)

The 10 most frequent ambiguous types: değil (AUX 17, VERB 6), olsa (AUX 5, VERB 5), olmadan (VERB 4, AUX 1), gelir (VERB 3, NOUN 1), oldu (AUX 17, VERB 3), alan (ADJ 6, NOUN 5, VERB 2), göre (ADP 19, VERB 2), ise (AUX 16, VERB 2), olacak (AUX 4, VERB 2), olmasına (AUX 4, VERB 2)

• değil
  • AUX 17: Ülkemizin ihtiyaç duyduğu şey bu değil , millet .
  • VERB 6: Elbette seçimlerden bahsediyoruz , “ Taht Oyunları’ndan “ değil .
• olsa
  • AUX 5: Ne kadar şaşırtıcı da olsa , her işte bir hayır var dır , asit yağmurunda bile .
  • VERB 5: Oyun tarzında sert bir yan olsa da yumuşak bir tutuşu da var .
• olmadan
  • VERB 4: Bir AB yetkilisi , önerilen kısıtlamalar olmadan “ Kelt Denizinde ki morina balığı nüfusu yok olabilir . “ dedi .
  • AUX 1: İş yerinde meydana gelen durumların çoğu tartışma olmadan çözülebilse de .
• gelir
  • VERB 3: Bir Türk çalışanı bırakırsa sıra Türk iş konseylerine gelir .
  • NOUN 1: Erkeklerin ortaöğretime kaydolması , kişi başına gelir ve ekonomik büyüme oranında ki artışlar iç savaş olasılığını azaltmada önemli etkiye sahip tir .
• oldu
  • AUX 17: 2007’de en başarılı film , Yannis Smaragdis’in yönettiği El Greco oldu .
  • VERB 3: Kenan şehri , muhtemelen Mısır firavunu Thutmose III tarafından başlatılan bir saldırının ardından başlayan bir yangında yok oldu .
• alan
  • ADJ 6: Sürekli ahırıma geri dönerdi ve onu satın alan adama “ Belli ki satılmak istemiyor ! “ diye şaka yaptım .
  • NOUN 5: Merkezde ki alan , güneşin ve dolunayın yükselişini gözlemlemek için kullanılmıştır .
  • VERB 2: Stalin , bir sonra ki sayıyı çiziciye devretti ve kötü Thanos’u merkez alan ve çeşitli Marvel başlıklarına yayılmış ayrıntılı bir hikaye yayına başladı .
• göre
  • ADP 19: Programa göre , 23 : 45’te konuşma yapacak .
  • VERB 2: Ancak Glenda’nın böyle göz göre göre bir sayı yapmasına izin verdikten sonra , onu kim suçlayabilir ?
• ise
  • AUX 16: İlk saatte yapılan iş süresi ise yaklaşık 45 dakika dır .
  • VERB 2: Bölgede keşfedilen kült kalıntıları , massebot olarak bilinen , kuzey - güney yönünde uzanan ve en yükseği 3 metre uzunluğunda olup ortası sunak şeklinde tabanı ise büyük , kare taş şeklinde olan bir dizi on büyük ayaklı taş tır .
• olacak
  • AUX 4: Yüksek rakım iklimi soğutmaya yarar , aksi takdirde çok sıcak olacak .
  • VERB 2: 1 Ocak tarihinden itibaren benzin ve dizel yakıt fiyatlarında artış olacak .
• olmasına
  • AUX 4: Alman şirketi , dünya çapında ekipman ve tekstillerin bir numaralı distribütörü olmasına rağmen mali sıkıntılar içerisinde ydi .
  • VERB 2: Henüz sadece 20 yaşında olmasına rağmen , zorbalığın karşısında duran ve genç kızların kendi güzellik standartlarını benimsemelerine yardımcı olan güçlü ve pozitif bir sima .

Morphology

The form / lemma ratio of VERB is 2.109929 (the average of all parts of speech is 1.517471).

The 1st highest number of forms (42) was observed with the lemma “et”: edebilir, edebilmek, edeceğiz, edelim, eder, ederdi, ederim, ederken, edildi, edildiğinde, edildiğini, edilemez, edilmesi, edilmesini, edilmiş, edilmişti, edilmiştir, ediyor, ediyorlar, ediyorum, etme, etmede, etmeden, etmek, etmektedir, etmeleri, etmenin, etmesi, etmesine, etmesini, etmesinin, etmesiyle, etmeye, etmeyi, etmiyor, etmiş, etmişti, etmiştir, etti, ettiler, ettiniz, ettiği.

The 2nd highest number of forms (24) was observed with the lemma “ver”: verdi, verdiler, verdim, verebilir, verecek, verildi, verilir, verilmesi, verilmesini, verilmiş, veriyor, verme, vermedi, vermek, vermektedir, vermekten, vermemiz, vermenin, vermesi, vermeye, vermeyi, vermiş, vermişti, vermiştir.

The 3rd highest number of forms (24) was observed with the lemma “yap”: yapabilirim, yapabiliriz, yapacak, yapar, yapma, yapmak, yapmaktadır, yapmamız, yapmasına, yapmasını, yapmaya, yapmış, yapmıştır, yaptı, yaptım, yapılacak, yapıldı, yapılmadan, yapılmadı, yapılması, yapılmıştır, yapılırsa, yapıyordu, yapıyoruz.

VERB occurs with 13 features: Mood (1652; 98% instances), Tense (1651; 97% instances), Aspect (1612; 95% instances), Number (1242; 73% instances), Person (1187; 70% instances), VerbForm (631; 37% instances), Case (417; 25% instances), Voice (361; 21% instances), Person[psor] (213; 13% instances), Number[psor] (212; 13% instances), Evident (206; 12% instances), Polarity (126; 7% instances), Polite (11; 1% instances)

VERB occurs with 46 feature-value pairs: Aspect=Hab, Aspect=Perf, Aspect=Prog, Aspect=Prosp, Case=Abl, Case=Acc, Case=Dat, Case=Gen, Case=Ins, Case=Loc, Case=Nom, Evident=Nfh, Mood=Cnd, Mood=CndGen, Mood=CndPot, Mood=Gen, Mood=GenNec, Mood=GenPot, Mood=Imp, Mood=Ind, Mood=Nec, Mood=Opt, Mood=Pot, Number=Plur, Number=Sing, Number[psor]=Plur, Number[psor]=Sing, Person=1, Person=2, Person=3, Person[psor]=1, Person[psor]=2, Person[psor]=3, Polarity=Neg, Polarity=Pos, Polite=Form, Tense=Fut, Tense=Past, Tense=Pqp, Tense=Pres, VerbForm=Conv, VerbForm=Part, VerbForm=Vnoun, Voice=Cau, Voice=CauPass, Voice=Pass

VERB occurs with 263 feature combinations. The most frequent feature combination is Aspect=Perf|Mood=Ind|Number=Sing|Person=3|Tense=Past (297 tokens). Examples: dedi, etti, başladı, söyledi, çıktı, verdi, geldi, aldı, çalıştı, açtı

Relations

VERB nodes are attached to their parents using 20 different relations: root (649; 38% instances), conj (172; 10% instances), advcl (152; 9% instances), compound:lvc (141; 8% instances), compound (112; 7% instances), nmod:poss (107; 6% instances), ccomp (85; 5% instances), xcomp (64; 4% instances), acl (57; 3% instances), csubj (46; 3% instances), obj (28; 2% instances), nsubj (23; 1% instances), iobj (19; 1% instances), obl (19; 1% instances), amod (6; 0% instances), parataxis (5; 0% instances), nmod (4; 0% instances), appos (2; 0% instances), dislocated (2; 0% instances), compound:redup (1; 0% instances)

Parents of VERB nodes belong to 8 different parts of speech: (649; 38% instances), NOUN (551; 33% instances), VERB (353; 21% instances), ADJ (117; 7% instances), ADV (12; 1% instances), PROPN (6; 0% instances), PRON (5; 0% instances), ADP (1; 0% instances)

331 (20%) VERB nodes are leaves.

220 (13%) VERB nodes have one child.

254 (15%) VERB nodes have two children.

889 (52%) VERB nodes have three or more children.

The highest child degree of a VERB node is 9.

Children of VERB nodes are attached using 30 different relations: punct (835; 20% instances), obl (757; 18% instances), nsubj (702; 17% instances), obj (565; 13% instances), advcl (265; 6% instances), advmod (183; 4% instances), conj (169; 4% instances), cc (133; 3% instances), ccomp (126; 3% instances), case (112; 3% instances), iobj (88; 2% instances), xcomp (65; 2% instances), nmod:poss (40; 1% instances), csubj (39; 1% instances), nmod (37; 1% instances), amod (30; 1% instances), cop (27; 1% instances), det (17; 0% instances), advmod:emph (8; 0% instances), acl (6; 0% instances), parataxis (5; 0% instances), mark (4; 0% instances), aux (3; 0% instances), cc:preconj (2; 0% instances), compound (2; 0% instances), compound:redup (2; 0% instances), discourse (2; 0% instances), orphan (2; 0% instances), compound:lvc (1; 0% instances), nummod (1; 0% instances)

Children of VERB nodes belong to 14 different parts of speech: NOUN (1974; 47% instances), PUNCT (835; 20% instances), VERB (353; 8% instances), PROPN (295; 7% instances), ADV (257; 6% instances), PRON (118; 3% instances), CCONJ (117; 3% instances), ADP (113; 3% instances), ADJ (97; 2% instances), AUX (30; 1% instances), DET (17; 0% instances), X (11; 0% instances), NUM (6; 0% instances), SCONJ (5; 0% instances)

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

.