home edit page issue tracker

Treebank Statistics: UD_Kyrgyz-KTMU: POS Tags: PROPN

There are 737 PROPN lemmas (18%), 934 PROPN types (13%) and 2843 PROPN tokens (12%). Out of 13 observed tags, the rank of PROPN is: 3 in number of lemmas, 3 in number of types and 4 in number of tokens.

The 10 most frequent PROPN lemmas: кыргызстан, Бишкек, Ош, Ысык-Көл, Жалал-Абад, Баткен, Чүй, Россия, кыргыз, Нарын

The 10 most frequent PROPN types: Кыргызстанда, Бишкекте, кыргызстан, Ош, Кыргызстандын, Бишкек, Бишкектин, Жалал-Абад, Кыргызстанга, Ысык-Көлдө

The 10 most frequent ambiguous lemmas: Бишкек (PROPN 277, NOUN 1), Ысык-Көл (PROPN 78, NOUN 4), Россия (PROPN 36, NOUN 1), кыргыз (PROPN 15, CCONJ 1, NOUN 1), Кытай (PROPN 27, NOUN 2, ADJ 1), Өкм (PROPN 16, NOUN 1), япония (PROPN 4, NOUN 1), ЕАЭБ (PROPN 12, NOUN 1), Сузак (PROPN 12, NOUN 3), кыргызстандык (NOUN 17, PROPN 10)

The 10 most frequent ambiguous types: Кыргызстандын (PROPN 82, NOUN 2), Бишкектеги (PROPN 24, NOUN 1), Кыргызстандан (PROPN 17, NOUN 1), ГЭС (PROPN 9, NOUN 1), ИДПнын (PROPN 8, NOUN 1), түрк (NOUN 3, NUM 1, PROPN 1), Кыргызстандык (PROPN 6, NOUN 3), ЕАЭБ (PROPN 5, NOUN 1), Кыргызстандыктар (PROPN 5, NOUN 2), Россиядагы (PROPN 5, NOUN 1)

• Кыргызстандын
  • PROPN 82: Кыргызстандын тоолуу райондорунда кар көчкү түшүүсү күтүлөт .
  • NOUN 2: ЕБ Кыргызстандын билим берүү системасын колдоого 32 млн евро .
• Бишкектеги
  • PROPN 24: Бишкектеги беш батирдин акчасын алып качып кеткен жаран кармалды .
  • NOUN 1: Бишкектеги мектептердин тегерек четинде 101 жол белги жаңылоого муктаж .
• Кыргызстандан
  • PROPN 17: Кыргызстандан Японияга 400 тонна бал экспорттолот .
  • NOUN 1: Түштүк Уралда Кыргызстандан бара жаткан унаанын ичинде 15 бала болгон .
• ГЭС
  • PROPN 9: Испаниялык инвесторлор Жалал-Абад облусуна чакан ГЭС курууну пландоодо .
  • NOUN 1: Кытайлык компания Ысык-Көлгө ГЭС курат .
• ИДПнын
  • PROPN 8: Кыргызстанда 1 жарым жылдыкта ИДПнын көлөмү 335 млрд сомду түздү .
  • NOUN 1: Кыргызстанда 7 айда ИДПнын көлөмү 425 млрд сомду түздү .
• түрк
  • NOUN 3: Жалал-Абад шаары түрк дүйнөсүнүн туристтик борборуна айланат .
  • NUM 1: Кыргызстандык дыйкандар айыл чарба товарларын Шанхайга түрк авиакомпаниясы аркылуу экспорттой алат .
  • PROPN 1: Кыргызстан Венгрияда өтүп жаткан гунн жана түрк элдеринин курултайына катышты .
• Кыргызстандык
  • PROPN 6: Кыргызстандык дыйкандарга Россиядан келген 6 миң тонна үрөн берилди .
  • NOUN 3: Кыргызстандык 23 жаран Түштүк Кореяга жумушка жөнөтүлдү .
• ЕАЭБ
  • PROPN 5: Кыргызстан ЕАЭБ өлкөлөрүнүн ичинен ИДПнын өсүшү боюнча алдыда .
  • NOUN 1: ЕАЭБ өлкөлөрү жарандык авиация тармагында мыйзамдык мамилелерди жакындатууга макулдашты .
• Кыргызстандыктар
  • PROPN 5: Кыргызстандыктар насыяларды кайсы тармактарга көп колдонууда ? .
  • NOUN 2: Кыргызстандыктар чет өлкөгө саякаттоого көбүрөөк каражат жумшай баштады .
• Россиядагы
  • PROPN 5: ӨКМ Россиядагы жол кырсыктан каза болгондордун аты-жөнүн жарыялады .
  • NOUN 1: Бүгүн Кыргызстандагы мечиттерде Россиядагы кырсыкта каза болгондорго багышталып куран окулат .

Morphology

The form / lemma ratio of PROPN is 1.267300 (the average of all parts of speech is 1.653599).

The 1st highest number of forms (7) was observed with the lemma “Бишкек”: Бишкек, Бишкекке, Бишкекте, Бишкектеги, Бишкектен, Бишкекти, Бишкектин.

The 2nd highest number of forms (7) was observed with the lemma “Казакстан”: Казакстан, Казакстанга, Казакстанда, Казакстандагы, Казакстандан, Казакстандык, Казакстандын.

The 3rd highest number of forms (7) was observed with the lemma “Кыргызстан”: Кыргызстан, Кыргызстанга, Кыргызстанда, Кыргызстандагы, Кыргызстандан, Кыргызстандык, Кыргызстандын.

PROPN occurs with 7 features: Case (2820; 99% instances), Number (2820; 99% instances), Person (2621; 92% instances), Person[psor] (293; 10% instances), Number[psor] (168; 6% instances), Abbr (163; 6% instances), PronType (18; 1% instances)

PROPN occurs with 20 feature-value pairs: Abbr=Yes, Case=Abl, Case=Abl,Gen, Case=Acc, Case=Acc,Gen, Case=Acc,Loc, Case=Dat, Case=Equ, Case=Gen, Case=Loc, Case=Nom, Number=Plur, Number=Sing, Number[psor]=Sing, Person=2, Person=3, Person[psor]=2, Person[psor]=3, PronType=Ind, PronType=Prs

PROPN occurs with 50 feature combinations. The most frequent feature combination is Case=Nom|Number=Sing|Person=3 (1259 tokens). Examples: кыргызстан, Ош, Бишкек, Жалал-Абад, кыргыз, Токтогул, Ысык-Көл, Чүй, Баткен, Нарын

Relations

PROPN nodes are attached to their parents using 11 different relations: nmod (1274; 45% instances), obl (832; 29% instances), nsubj (287; 10% instances), flat (180; 6% instances), conj (142; 5% instances), nmod:poss (65; 2% instances), compound (37; 1% instances), root (11; 0% instances), amod (10; 0% instances), obj (4; 0% instances), csubj (1; 0% instances)

Parents of PROPN nodes belong to 11 different parts of speech: VERB (1145; 40% instances), NOUN (1141; 40% instances), PROPN (462; 16% instances), ADJ (58; 2% instances), NUM (13; 0% instances), (11; 0% instances), ADV (6; 0% instances), PRON (3; 0% instances), CCONJ (2; 0% instances), ADP (1; 0% instances), PUNCT (1; 0% instances)

1948 (69%) PROPN nodes are leaves.

694 (24%) PROPN nodes have one child.

172 (6%) PROPN nodes have two children.

29 (1%) PROPN nodes have three or more children.

The highest child degree of a PROPN node is 4.

Children of PROPN nodes are attached using 19 different relations: punct (287; 25% instances), nmod (251; 22% instances), flat (178; 16% instances), conj (163; 14% instances), cc (123; 11% instances), compound (30; 3% instances), advmod (25; 2% instances), amod (16; 1% instances), nmod:poss (14; 1% instances), acl (10; 1% instances), case (10; 1% instances), obl (8; 1% instances), nummod (7; 1% instances), nsubj (4; 0% instances), advmod:emph (2; 0% instances), det (2; 0% instances), mark (2; 0% instances), ccomp (1; 0% instances), compound:svc (1; 0% instances)

Children of PROPN nodes belong to 10 different parts of speech: PROPN (462; 41% instances), PUNCT (287; 25% instances), NOUN (183; 16% instances), CCONJ (136; 12% instances), ADV (28; 2% instances), VERB (14; 1% instances), ADJ (11; 1% instances), NUM (10; 1% instances), DET (2; 0% instances), PRON (1; 0% instances)

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

.