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Treebank Statistics: UD_Italian-PoSTWITA: POS Tags: NUM

There are 363 NUM lemmas (2%), 364 NUM types (2%) and 1414 NUM tokens (1%). Out of 16 observed tags, the rank of NUM is: 7 in number of lemmas, 7 in number of types and 14 in number of tokens.

The 10 most frequent NUM lemmas: 2, 3, due, 1, 5, 4, 7, 6, 10, 20

The 10 most frequent NUM types: 2, 3, due, 1, 5, 4, 7, 6, 10, 20

The 10 most frequent ambiguous lemmas: 1 (NUM 65, DET 1), 5 (NUM 63, PROPN 26), 4 (NUM 52, PROPN 1), 8 (NUM 31, PROPN 1), uno (DET 1573, PRON 64, NUM 6), 150 (NUM 4, PROPN 1), cento (NUM 4, NOUN 1), sei (NUM 4, SCONJ 1), 24 (PROPN 4, NUM 2), 1/2 (PROPN 2, NUM 1)

The 10 most frequent ambiguous types: 1 (NUM 65, DET 5, PRON 2), 5 (NUM 63, PROPN 26), 4 (NUM 52, PROPN 1, X 1), 6 (NUM 37, AUX 1), 8 (NUM 31, PROPN 1), uno (PRON 49, DET 41, NUM 6), 150 (NUM 4, PROPN 1), cento (NUM 4, NOUN 1), sei (AUX 89, NUM 4, VERB 2, SCONJ 1), 24 (PROPN 4, NUM 2)

• 1
  • NUM 65: il 1 maggio lo festeggio con #Grillo troppo contento stò .. tutto il resto e noiaaaa :)
  • DET 5: esiste sicuramente un universo parallelo in cui 1 solo caffè é sufficiente a tener mi sveglia di pomeriggio .
  • PRON 2: @user1 @user2 visto che chi ha i soldi evade io con il gasolio diventerò 1 di i più grandi finanziatori di il governo monti #maledetti
• 5
  • NUM 63: RT @user : Wow !!! AS Roma + 5 Napoli / Juventus FORZA ROMA !! #ASRoma
  • PROPN 26: Mario Monti in diretta a Matrix su canale 5
• 4
  • NUM 52: A le 4 devo cominciare a studiare T__T E devo anche fare la spesa D:
  • PROPN 1: Su Rete 4 c’ è La Stangata . Quella vera , non quella di Mario Monti .
  • X 1: Waiting 4 #Grillo in piazzale di la pace diretta su La7 #m5sTour
• 6
  • NUM 37: @user ti prego ti stresso da 6 giorni , aggiungi anche me per favore 1232321
  • AUX 1: @user da milanista 6 un fenomeno sia come giocatore sia come uomo ogni volta ke scendi in campo è uno spettacolo per tutto il calcio
• 8
  • NUM 31: #Buongiorno sono quasi le 8 di il mattino ed e’ ancora buio ! E piove .
  • PROPN 1: Mario Monti stasera a 8 e Mezzo . Che vergogna avere un Presidente di il Consiglio che si abbassa a comparire in postriboli televisivi .
• uno
  • PRON 49: Anche a lo stadio si canta #Grillo uno di noi
  • DET 41: harry sei uno sfigato , mi dispiace . http://t.co/8mcSRalbW4
  • NUM 6: @user quanto odio da uno a dieci
• 150
  • NUM 4: Mario #Monti : il più grande capro espiatorio di gli ultimi 150 anni .
  • PROPN 1: Honda sh 150 new - 2012 3.250 € http://t.co/zzOAFSra #vendita #moto #roma
• cento
  • NUM 4: @user Il rischio è che la quota di il 50 per cento sia di gli astenuti . E #Grillo quanto peserà ?
  • NOUN 1: Equitalia Giustizia : aggio ancora a il 5 per cento Confermato a il 5 % l’ aggio per la gestione di le risorse intestate a il Fondo unico di giusti…
• sei
  • AUX 89: @user * lo guarda sbalordito * ma sei coglione ?
  • NUM 4: La versione non mi è andata bene , lo avrò il sei ? ..
  • VERB 2: E dove minchia sei ?
  • SCONJ 1: @user Certo che sei i giornali continuano a fare i titoli su le calzate invece che su le proposte di #Grillo siamo messi bene …
• 24
  • PROPN 4: FATE PRESTO anche su il sito di il Sole 24 Ore [ #308 Mario Monti #spread ] http://t.co/DVcAAFX8
  • NUM 2: ARRIVI di OGGI 24 Aprile GIA’ DISPONIBILI A LA VENDITA http://t.co/Fs8wxAsB

Morphology

The form / lemma ratio of NUM is 1.002755 (the average of all parts of speech is 1.310684).

The 1st highest number of forms (2) was observed with the lemma “mille”: mille, milleeeee.

The 2nd highest number of forms (1) was observed with the lemma “#11-11-11”: #11-11-11.

The 3rd highest number of forms (1) was observed with the lemma “#stamoagioca’”: #stamoagioca’.

NUM occurs with 1 features: NumType (1412; 100% instances)

NUM occurs with 1 feature-value pairs: NumType=Card

NUM occurs with 2 feature combinations. The most frequent feature combination is NumType=Card (1412 tokens). Examples: 2, 3, due, 1, 5, 4, 7, 6, 10, 20

Relations

NUM nodes are attached to their parents using 18 different relations: nummod (1081; 76% instances), obl (79; 6% instances), nmod (74; 5% instances), flat (67; 5% instances), conj (32; 2% instances), parataxis (20; 1% instances), obj (19; 1% instances), root (11; 1% instances), nsubj (9; 1% instances), appos (7; 0% instances), dep (3; 0% instances), flat:name (3; 0% instances), fixed (2; 0% instances), list (2; 0% instances), orphan (2; 0% instances), ccomp (1; 0% instances), dislocated (1; 0% instances), parataxis:hashtag (1; 0% instances)

Parents of NUM nodes belong to 12 different parts of speech: NOUN (645; 46% instances), PROPN (223; 16% instances), SYM (196; 14% instances), VERB (159; 11% instances), NUM (76; 5% instances), X (39; 3% instances), INTJ (28; 2% instances), ADJ (17; 1% instances), PRON (16; 1% instances), (11; 1% instances), ADV (3; 0% instances), DET (1; 0% instances)

779 (55%) NUM nodes are leaves.

420 (30%) NUM nodes have one child.

137 (10%) NUM nodes have two children.

78 (6%) NUM nodes have three or more children.

The highest child degree of a NUM node is 8.

Children of NUM nodes are attached using 23 different relations: punct (379; 38% instances), det (155; 16% instances), case (153; 15% instances), flat (106; 11% instances), conj (40; 4% instances), nmod (23; 2% instances), advmod (22; 2% instances), cc (19; 2% instances), amod (15; 2% instances), dep (11; 1% instances), parataxis (11; 1% instances), nummod (10; 1% instances), discourse (9; 1% instances), vocative (9; 1% instances), cop (8; 1% instances), nsubj (6; 1% instances), obl (6; 1% instances), fixed (4; 0% instances), advcl (2; 0% instances), appos (2; 0% instances), flat:name (2; 0% instances), parataxis:hashtag (2; 0% instances), flat:foreign (1; 0% instances)

Children of NUM nodes belong to 15 different parts of speech: PUNCT (379; 38% instances), DET (155; 16% instances), ADP (150; 15% instances), NOUN (91; 9% instances), NUM (76; 8% instances), ADV (30; 3% instances), SYM (30; 3% instances), CCONJ (20; 2% instances), ADJ (17; 2% instances), PROPN (15; 2% instances), VERB (9; 1% instances), AUX (8; 1% instances), INTJ (5; 1% instances), PRON (5; 1% instances), X (5; 1% instances)

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