home edit page issue tracker

Treebank Statistics: UD_Russian-PUD: POS Tags: PRON

There are 28 PRON lemmas (1%), 80 PRON types (1%) and 794 PRON tokens (4%). Out of 17 observed tags, the rank of PRON is: 10 in number of lemmas, 9 in number of types and 7 in number of tokens.

The 10 most frequent PRON lemmas: он, который, это, они, она, то, я, мы, себя, что

The 10 most frequent PRON types: он, это, они, она, которые, я, который, того, мы, его

The 10 most frequent ambiguous lemmas: он (PRON 147, DET 3), это (PRON 93, DET 2, PART 1), они (PRON 72, DET 9), то (PRON 61, SCONJ 7, DET 5), что (SCONJ 136, PRON 28), все (PRON 14, ADV 13, DET 1), тот (DET 30, PRON 3), его (DET 59, PRON 1), ее (DET 28, PRON 1), чей (DET 1, PRON 1)

The 10 most frequent ambiguous types: это (PRON 46, DET 12, PART 1), того (PRON 28, DET 3), его (DET 56, PRON 23), что (SCONJ 136, PRON 22), то (PRON 11, DET 9, SCONJ 7), том (PRON 11, DET 7), ее (DET 23, PRON 9), тем (PRON 7, DET 2, SCONJ 1), все (ADV 12, PRON 8, DET 6), этого (DET 11, PRON 8)

• это
  • PRON 46: Так или иначе , я попаду в тюрьму , надеюсь , это стоило сделать .
  • DET 12: В датском языке это слово может быть применено даже к мелководным лагунам .
  • PART 1: Для тех , кто хочет увидеть столицу Эмиратов во всей своей красе , ноябрь — это отличное время .
• того
  • PRON 28: Более того , возникновение ураганов на острове возможно и летом .
  • DET 3: 1987 год был назван « Годом реки » лорд-мэром Брисбена того времени , Сэлиенем Аткинсоном .
• его
  • DET 56: Рыцарь Ливет был освобожден , а его последователь брошен в Тауэр .
  • PRON 23: И я неспроста называю его зверем .
• что
  • SCONJ 136: То , что она говорит и что она делает , на самом деле невероятно .
  • PRON 22: Это не то , что нужно нашей стране , ребята .
• то
  • PRON 11: Это не то , что нужно нашей стране , ребята .
  • DET 9: В то же время дополнительный контроль бассейна Нила способствовал развитию острова Гезира и побережья города .
  • SCONJ 7: Теперь , когда первая серия уже не самая старая , то можно сэкономить 100 евро .
• том
  • PRON 11: Однажды его заподозрили в том , что он является тайным агентом и следит за Гомером .
  • DET 7: Будучи страстным гитаристом , он играл там концерт в том же году .
• ее
  • DET 23: Вена на ее шее выступает вперед , её руки дрожат .
  • PRON 9: У истории Досса есть необычное качество , которое делает ее еще более привлекательной .
• тем
  • PRON 7: Джордж был поражен тем , что он считал упадком их нравов .
  • DET 2: Это стало последним ударом и тем стимулом , который был нужен поселенцам для обретения независимости .
  • SCONJ 1: Я смотрела на фотографии мотокросса , и чем больше я смотрела , тем чаще я встречала лицо этой женщины , а сами фото выглядели словно из 1970-х .
• все
  • ADV 12: Эти растительные семьи все еще присутствуют в Папуа — Новой Гвинее .
  • PRON 8: Не все могут быть выше этого .
  • DET 6: Однако не все преобразования в регионе были удачными .
• этого
  • DET 11: История Каркассона напрямую связана с историей этого города - крепости .
  • PRON 8: Не все могут быть выше этого .

Morphology

The form / lemma ratio of PRON is 2.857143 (the average of all parts of speech is 1.496727).

The 1st highest number of forms (12) was observed with the lemma “который”: которая, которого, которое, которой, котором, которому, которую, которые, который, которым, которыми, которых.

The 2nd highest number of forms (9) was observed with the lemma “он”: eму, его, ему, им, него, нем, нему, ним, он.

The 3rd highest number of forms (7) was observed with the lemma “она”: ее, ей, ею, нее, ней, неё, она.

PRON occurs with 6 features: Case (794; 100% instances), Number (710; 89% instances), Gender (446; 56% instances), Person (395; 50% instances), Animacy (32; 4% instances), Abbr (3; 0% instances)

PRON occurs with 17 feature-value pairs: Abbr=Yes, Animacy=Anim, Animacy=Inan, Case=Acc, Case=Dat, Case=Gen, Case=Ins, Case=Loc, Case=Nom, Gender=Fem, Gender=Masc, Gender=Neut, Number=Plur, Number=Sing, Person=1, Person=2, Person=3

PRON occurs with 68 feature combinations. The most frequent feature combination is Case=Nom|Gender=Masc|Number=Sing|Person=3 (102 tokens). Examples: он

Relations

PRON nodes are attached to their parents using 19 different relations: nsubj (418; 53% instances), obl (135; 17% instances), obj (88; 11% instances), iobj (49; 6% instances), nsubj:pass (41; 5% instances), nmod (28; 4% instances), expl (6; 1% instances), root (6; 1% instances), conj (4; 1% instances), mark (4; 1% instances), advmod (3; 0% instances), fixed (3; 0% instances), orphan (2; 0% instances), parataxis (2; 0% instances), acl:relcl (1; 0% instances), appos (1; 0% instances), det (1; 0% instances), discourse (1; 0% instances), obl:agent (1; 0% instances)

Parents of PRON nodes belong to 11 different parts of speech: VERB (645; 81% instances), NOUN (60; 8% instances), ADJ (49; 6% instances), ADV (12; 2% instances), AUX (9; 1% instances), (6; 1% instances), NUM (4; 1% instances), PRON (4; 1% instances), ADP (3; 0% instances), DET (1; 0% instances), PROPN (1; 0% instances)

603 (76%) PRON nodes are leaves.

126 (16%) PRON nodes have one child.

46 (6%) PRON nodes have two children.

19 (2%) PRON nodes have three or more children.

The highest child degree of a PRON node is 5.

Children of PRON nodes are attached using 19 different relations: case (148; 52% instances), acl (32; 11% instances), punct (26; 9% instances), advmod (16; 6% instances), fixed (10; 4% instances), amod (9; 3% instances), advcl (6; 2% instances), nmod (6; 2% instances), nsubj (6; 2% instances), cc (5; 2% instances), ccomp (5; 2% instances), conj (3; 1% instances), det (3; 1% instances), acl:relcl (2; 1% instances), appos (2; 1% instances), nummod:gov (1; 0% instances), orphan (1; 0% instances), parataxis (1; 0% instances), vocative (1; 0% instances)

Children of PRON nodes belong to 14 different parts of speech: ADP (144; 51% instances), VERB (44; 16% instances), PUNCT (26; 9% instances), ADJ (14; 5% instances), PART (14; 5% instances), NOUN (13; 5% instances), ADV (7; 2% instances), CCONJ (5; 2% instances), PRON (4; 1% instances), AUX (3; 1% instances), DET (3; 1% instances), SCONJ (3; 1% instances), NUM (2; 1% instances), PROPN (1; 0% instances)

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

.