PART

home bg/pos edit page issue tracker

`PART`: particle

Definition

Particles are function words that must be associated with another word or phrase to impart meaning and that do not satisfy definitions of other universal parts of speech (e.g. adpositions, coordinating conjunctions, subordinating conjunctions or auxiliary verbs). Particles may encode grammatical categories such as negation, mood, tense etc. Particles are normally not inflected, although exceptions may occur.

In the Bultreebank tagset the following tags map to PART: Tn, Ti, Tx, Tm, Tv, Te and Tg. (Note that Ta is considered INTJ in the universal tagset. The Tn particle не / ne “no” is also considered INTJ).

Examples

negative particle (Tn): нито / nito “neither”
interrogative particles(Ti): ли / li“question particle”
auxiliary particles (Tx): да, ще / da, shte “to, will”
modal particles (Tm): май / may “possibly”
verbal particles (Tv): нека / neka “let”
emphasis particles (Te): даже / dazhe “even”
gradable particles (Tg): най / nay “most”

Treebank Statistics (UD_Bulgarian)

There are 35 PART lemmas (0%), 35 PART types (0%) and 5067 PART tokens (3%). Out of 16 observed tags, the rank of PART is: 8 in number of lemmas, 10 in number of types and 9 in number of tokens.

The 10 most frequent PART lemmas: да, ще, ли, дори, дали, си, пък, нито, ето, нека

The 10 most frequent PART types: да, ще, ли, дори, дали, си, пък, нито, ето, нека

The 10 most frequent ambiguous lemmas: да (PART 3101, INTJ 58, PROPN 3), ли (PART 293, PROPN 2), си (PRON 55, PART 42, PROPN 1), нито (PART 30, CONJ 28), то (PART 10, CONJ 1), е (PART 6, PROPN 1), ами (PART 5, CONJ 3, PROPN 1), ей (PART 4, PROPN 1), а (CONJ 265, PROPN 7, NOUN 3, PART 2), май (NOUN 15, PROPN 4, PART 2)

The 10 most frequent ambiguous types: да (PART 3045, INTJ 27, PROPN 1), ще (PART 1151, VERB 4), дали (PART 56, VERB 2), си (PRON 934, PART 42, AUX 35, VERB 34), нито (PART 27, CONJ 23), то (PRON 46, PART 8, CONJ 1), стига (VERB 8, PART 6), Е (PART 6, PROPN 1), Ами (PART 5, CONJ 1, PROPN 1), А (CONJ 77, PROPN 5, NOUN 3, PART 2)

да
- PART 3045: На заека му омръзна да студува .
- INTJ 27: След една седмица между рая и ада реши , че няма право да се предава .
- PROPN 1: Бразилската звезда на “ Вашку да Гама “ Ромарио бе определен за футболист на 2000 г. в традиционната анкета на уругвайския вестник “ Ел Паис “ .
ще
- PART 1151: Името му ще прогърми в София .
- VERB 4: Ще иде , па каквото ще да става .
дали
- PART 56: До края на седмицата ще се разбере , дали Ибраимов ще дойде при нас .
- VERB 2: Това , което ние сме дали като преференции , е най-доброто .
си
- PRON 934: Двете сестри започнаха да си шепнат още по-ниско .
- PART 42: Съвсем загуби власт над себе си .
- AUX 35: Никога няма да съжаляваш за образованието , което си получила .
- VERB 34: - Ти си весела изглежда .
нито
- PART 27: Ще играете ли тото с награди за непознали нито едно число ?
- CONJ 23: Нито мъка , нито омраза , дори и погнуса не чувствах .
то
- PRON 46: Ние ще работим то да продължава да е налице до края на мандата .
- PART 8: И то в посока , която да облекчи хода на военната реформа и да укрепи армията .
- CONJ 1: Ако се докажат запасите , то ще може да задоволява нуждите на България от газ в продължение на две години .
стига
- VERB 8: Ако човек търси само щастието , стига до леснотата .
- PART 6: Не плачи , момчето ми , стига .
Е
- PART 6: Е , ще видим .
- PROPN 1: Шведското председателство си поставя три приоритета за шестте месеца , трите “ Е “ - Разширяване , Безработица , Околна среда ( Enlargement , Employment , Environment ) .
Ами
- PART 5: Ами наистина ли има хора , които ядат жаби ?
- CONJ 1: Ами ако в края на краищата пред мен отново застанеше някой полковник ?
- PROPN 1: Израелският външен министър Шломо Бен Ами започна вчера дипломатическа обиколка в Париж , Лондон и Вашингтон .
А
- CONJ 77: А на едно място орелът беше с противогаз .
- PROPN 5: ЦСКА плаши “ А “ група с бойкот
- NOUN 3: Най-скъпите са за “ А “ сектор - по 4 лв. .
- PART 2: А ?

Morphology

The form / lemma ratio of PART is 1.000000 (the average of all parts of speech is 1.728233).

The 1st highest number of forms (1) was observed with the lemma “а”: А.

The 2nd highest number of forms (1) was observed with the lemma “ами”: Ами.

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

PART occurs with 1 features: bg-feat/Negative (30; 1% instances)

PART occurs with 1 feature-value pairs: Negative=Neg

PART occurs with 2 feature combinations. The most frequent feature combination is _ (5037 tokens). Examples: да, ще, ли, дори, дали, си, пък, ето, нека, чак

Relations

PART nodes are attached to their parents using 11 different relations: bg-dep/aux (4162; 82% instances), bg-dep/discourse (557; 11% instances), bg-dep/mwe (250; 5% instances), bg-dep/root (50; 1% instances), bg-dep/neg (27; 1% instances), bg-dep/advcl (6; 0% instances), bg-dep/cc (5; 0% instances), bg-dep/mark (4; 0% instances), bg-dep/conj (3; 0% instances), bg-dep/nmod (2; 0% instances), bg-dep/ccomp (1; 0% instances)

Parents of PART nodes belong to 12 different parts of speech: VERB (4507; 89% instances), ADP (182; 4% instances), NOUN (112; 2% instances), ADV (56; 1% instances), ADJ (52; 1% instances), PRON (52; 1% instances), ROOT (50; 1% instances), DET (23; 0% instances), NUM (10; 0% instances), CONJ (9; 0% instances), PROPN (9; 0% instances), SCONJ (5; 0% instances)

4986 (98%) PART nodes are leaves.

22 (0%) PART nodes have one child.

48 (1%) PART nodes have two children.

11 (0%) PART nodes have three or more children.

The highest child degree of a PART node is 4.

Children of PART nodes are attached using 10 different relations: bg-dep/punct (70; 46% instances), bg-dep/ccomp (42; 28% instances), bg-dep/dobj (14; 9% instances), bg-dep/mwe (12; 8% instances), bg-dep/cc (9; 6% instances), bg-dep/acl (1; 1% instances), bg-dep/advmod (1; 1% instances), bg-dep/amod (1; 1% instances), bg-dep/conj (1; 1% instances), bg-dep/expl (1; 1% instances)

Children of PART nodes belong to 8 different parts of speech: PUNCT (70; 46% instances), VERB (50; 33% instances), NOUN (10; 7% instances), CONJ (8; 5% instances), PRON (6; 4% instances), INTJ (4; 3% instances), ADJ (2; 1% instances), ADV (2; 1% instances)