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Treebank Statistics: UD_Italian-PoSTWITA: POS Tags: PROPN

There are 2609 PROPN lemmas (18%), 2639 PROPN types (14%) and 10481 PROPN tokens (8%). Out of 16 observed tags, the rank of PROPN is: 3 in number of lemmas, 4 in number of types and 7 in number of tokens.

The 10 most frequent PROPN lemmas: monti, mario, italia, berlusconi, roma, pd, lega, pdl, twitter, napolitano

The 10 most frequent PROPN types: monti, mario, italia, berlusconi, roma, pd, lega, pdl, twitter, napolitano

The 10 most frequent ambiguous lemmas: italia (PROPN 374, X 1), lega (PROPN 17, NOUN 1), di (ADP 4343, PROPN 8, DET 4, X 1), porta (NOUN 12, PROPN 4), il (DET 11006, PROPN 5, PRON 2), euro (NOUN 29, PROPN 18, X 1), grillo (NOUN 3, PROPN 1), repubblica (NOUN 8, PROPN 1), la (PRON 150, PROPN 10, ADP 1, X 1), fatto (NOUN 35, VERB 2, PROPN 1)

The 10 most frequent ambiguous types: monti (PROPN 168, NOUN 4), lega (PROPN 17, NOUN 1, VERB 1), di (ADP 4192, PROPN 8, PRON 2, VERB 1, X 1), porta (VERB 7, NOUN 6, PROPN 4), il (DET 3956, PROPN 5), letta (PROPN 2, VERB 1), passera (PROPN 3, NOUN 2), euro (NOUN 28, PROPN 18, X 1), repubblica (NOUN 5, PROPN 1), la (DET 2320, PRON 142, PROPN 10, ADP 1, X 1)

• monti
  • PROPN 168: @user ciao fiorello mi dici di come va il governo monti ciao risp
  • NOUN 4: @user scusi direttore , sa se l’ account di Mario monti su twitter è ufficiale ?
• lega
  • PROPN 17: la lega non approva il governo #Monti . e sti cazzi !
  • NOUN 1: Vaffanculo - Marco Masini - Music Video - VEVO http://t.co/LPMiNMotJW Dedico questa cansone a i amici miei di la squadra Milan B lega QRSL
  • VERB 1: Cosa lega Mario Monti a il referendum in Grecia su le misure di austerità imposte da l’ Ue ? Proverò a spiegar lo su http://t.co/UXFdsdot
• di
  • ADP 4192: Se #Grillo è l’ alternativa mi tenevo #Bossi : fa anche ridere di più .
  • PROPN 8: Il comitato di liberazione nazionale – 25 aprile 1945 http://t.co/kOglmPEg #milano #news
  • PRON 2: #Grillo dice peste e corna di tutti ma non si capisce che cosa vuole fare lui . Deve dire xche’ di candida , per fare cosa e con chi .
  • VERB 1: @user #Grillo da ci un giudizio netto su #Monti . E di ci c’ è una forza politica con la quale faresti alleanze ? Di Pietro sì o no ?
  • X 1: #Grillo di non critichi #Napolitano : la critica a il Presidente di la Repubblica compete solo a i partiti in cui milita #Bersani
• porta
  • VERB 7: RT @user : Jesus che porta il nostro amore a Gaga . Grazie mille :)
  • NOUN 6: http://t.co/3jOyLfoiQp : Invece di la spina , ricaricheremo ( quasi ) tutto da la porta Usb #Sapevatelo #Tech #StartUp
  • PROPN 4: Mario Monti ospite a porta a porta ! Prrrrrr
• il
  • DET 3956: Napolitano difende il governo Monti ? Ci mancherebbe , lo ha fatto lui !
  • PROPN 5: a la Casa il Popolo ARCI via Pinetti per la sicurezza idrogeologica fereggiano
• letta
  • PROPN 2: governo monti con gianni letta , pd perplesso . Ma che vogliono ? Non esagerate sennò ci mettiamo @user
  • VERB 1: Alessio Vinci : presidente , oggi La Padania dice che anche il freddo è colpa di il governo Mario Monti : Per una volta non l’ ho letta
• passera
  • PROPN 3: @user secondo me a berlusconi piace il governo monti perché c’ è un ministro che si chiama passera ! ;)
  • NOUN 2: Passera in il governo Monti ? E dov’ è la novità ? In il governo nanico di passera ce n’ era a quintali !
• euro
  • NOUN 28: Nonno Mario Monti mi daresti 1000 euro grazie ?
  • PROPN 18: ‎L’ euro è un successo , soprattutto per la Grecia . [ Mario Monti , settembre 2011 ]
  • X 1: La norma su i 1000 euro contanti se la poteva anche risparmiare . Ma chi c* c’ è li ha oggi 1000 euro contanti ? #manovra #governo #monti
• repubblica
  • NOUN 5: Monti ci sta portando a la terza repubblica senza i partiti #serviziopubblico #Grillo @user
  • PROPN 1: #piazzapulita che bello vedere repubblica e corriere che si scannano su chi difende troppo e chi il giusto il governo #monti #buuuu
• la
  • DET 2320: a il via la fase due di il governo #Monti : la risata satanica .
  • PRON 142: @user si cazzo c’ è la devo fare c’ è la posso fare !
  • PROPN 10: @user attacca le cronache di la Stampa e Repubblica su Mario Monti #serviziopubblico
  • ADP 1: quando penso la la governo #Monti mi viene in mente #longanesi e il suo ci salveranno le vecchie zie rileggete lo se potete …
  • X 1: @user abiamo cancellato contatti da pc . li ho su iphone . con sincro perdo tutto . devo importare da iphone su outlook ma non ghe la fò !

Morphology

The form / lemma ratio of PROPN is 1.011499 (the average of all parts of speech is 1.310684).

The 1st highest number of forms (3) was observed with the lemma “Beppe”: Beppe, Beppeee, Beppeeeeee.

The 2nd highest number of forms (3) was observed with the lemma “michele”: MIchele, Michel, Michele.

The 3rd highest number of forms (2) was observed with the lemma “EURO”: EURO, EUROOO.

PROPN occurs with 1 features: Gender (1; 0% instances)

PROPN occurs with 1 feature-value pairs: Gender=Masc

PROPN occurs with 2 feature combinations. The most frequent feature combination is _ (10480 tokens). Examples: monti, mario, italia, berlusconi, roma, pd, lega, pdl, twitter, napolitano

Relations

PROPN nodes are attached to their parents using 31 different relations: nmod (3258; 31% instances), flat:name (2437; 23% instances), nsubj (1161; 11% instances), parataxis (792; 8% instances), obl (766; 7% instances), conj (458; 4% instances), root (359; 3% instances), obj (352; 3% instances), vocative (193; 2% instances), flat (190; 2% instances), appos (137; 1% instances), list (131; 1% instances), nsubj:pass (51; 0% instances), obl:agent (45; 0% instances), xcomp (24; 0% instances), parataxis:nsubj (17; 0% instances), dep (16; 0% instances), parataxis:appos (15; 0% instances), ccomp (14; 0% instances), dislocated (13; 0% instances), compound (11; 0% instances), advcl (10; 0% instances), discourse (8; 0% instances), acl:relcl (5; 0% instances), orphan (5; 0% instances), parataxis:obj (4; 0% instances), amod (3; 0% instances), flat:foreign (3; 0% instances), acl (1; 0% instances), csubj (1; 0% instances), iobj (1; 0% instances)

Parents of PROPN nodes belong to 14 different parts of speech: NOUN (3653; 35% instances), PROPN (3194; 30% instances), VERB (2449; 23% instances), (359; 3% instances), SYM (260; 2% instances), ADJ (218; 2% instances), PRON (104; 1% instances), INTJ (90; 1% instances), X (70; 1% instances), ADV (65; 1% instances), NUM (15; 0% instances), ADP (2; 0% instances), AUX (1; 0% instances), DET (1; 0% instances)

4840 (46%) PROPN nodes are leaves.

2472 (24%) PROPN nodes have one child.

1784 (17%) PROPN nodes have two children.

1385 (13%) PROPN nodes have three or more children.

The highest child degree of a PROPN node is 19.

Children of PROPN nodes are attached using 38 different relations: flat:name (2520; 22% instances), case (2214; 19% instances), punct (2025; 17% instances), det (1364; 12% instances), parataxis (539; 5% instances), conj (506; 4% instances), nmod (492; 4% instances), cc (299; 3% instances), appos (233; 2% instances), amod (191; 2% instances), nummod (182; 2% instances), advmod (149; 1% instances), parataxis:hashtag (128; 1% instances), flat (125; 1% instances), vocative (107; 1% instances), cop (92; 1% instances), discourse (75; 1% instances), nsubj (67; 1% instances), acl:relcl (42; 0% instances), flat:foreign (32; 0% instances), acl (31; 0% instances), obl (30; 0% instances), list (29; 0% instances), dep (24; 0% instances), mark (22; 0% instances), parataxis:appos (22; 0% instances), det:poss (15; 0% instances), compound (11; 0% instances), det:predet (5; 0% instances), orphan (5; 0% instances), aux (4; 0% instances), parataxis:insert (3; 0% instances), advcl (2; 0% instances), csubj (1; 0% instances), iobj (1; 0% instances), obj (1; 0% instances), parataxis:discourse (1; 0% instances), parataxis:nsubj (1; 0% instances)

Children of PROPN nodes belong to 16 different parts of speech: PROPN (3194; 28% instances), ADP (2199; 19% instances), PUNCT (2025; 17% instances), DET (1387; 12% instances), SYM (733; 6% instances), NOUN (627; 5% instances), CCONJ (298; 3% instances), NUM (223; 2% instances), ADJ (215; 2% instances), VERB (186; 2% instances), ADV (173; 1% instances), X (100; 1% instances), AUX (96; 1% instances), PRON (58; 1% instances), INTJ (53; 0% instances), SCONJ (23; 0% instances)

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