Dragobert von Werth

Eine kleine, nicht ganz unsinnige Spielerei

Code

import re
import time
import pickle
import requests
import bs4
import spacy
from spacy_langdetect import LanguageDetector
from spacy.lang.de import German
nlp = spacy.load('de')
nlp_model = spacy.load('de_core_news_sm')
nlp.add_pipe(LanguageDetector(), name='language_detector', last=True)


def getSentences(text):
    nlp = German()
    nlp.add_pipe(nlp.create_pipe('sentencizer'))
    document = nlp(text)
    return [sent.string.strip() for sent in document.sents]

def sentencesCleaner(sentences):
    sentences_dict = {}
    for sentence in sentences:
        linebreaks = len(re.sub(r'[^\n]', r'', sentence))
        if linebreaks > 0:
            print('\nMehrzeiligkeit erkannt!\n', sentence)
            sentences_splitted = sentence.split('\n')
            for sentence_from_split in sentences_splitted:
                if len(re.sub(r'[^\.!?]', r'', sentence_from_split)) > 0:
                    if re.sub(r'^[a-zäöüßA-ZÄÖÜ]+\.[a-zäöüßA-ZÄÖÜ]+$', r'Nur eine URL!', sentence_from_split) is not 'Nur eine URL!':
                        sentences_dict[sentence_from_split] = 1
        elif sentence is not '':
            sentences_dict[sentence] = 1

    return [sent for sent in sentences_dict.keys()]

def getDoc(sentence):
    doc = nlp_model(sentence)
    return doc

def getTokenTriples(doc):
    token_triples = []
    for token in doc:
        token_triples.append([token, token.dep_, token.pos_])
    return token_triples



def text2triples (text):
    # Extraktion und Bearbeitung ganzer deutscher Sätze
    sentences = sentencesCleaner(getSentences(text))
    docs = []

    print('\nDie extrahierten Sätze in Deutsch:\n')
    for nr, sentence in enumerate(sentences):
        print('Nr.:', nr + 1, 'Satz:', sentence)
        docs.append(getDoc(sentence))

    token_triples_dict = {}
    for nr, doc in enumerate(docs):
        print(nr, doc)
        triples = getTokenTriples(doc)
        for triple in triples:
            triples_key = str(triple[1]) + ':' + str(triple[2])
            valdict_tmp = {}
            if triples_key not in token_triples_dict:
                valdict_tmp[str(triple[0])] = 1
                token_triples_dict[triples_key] = dict(valdict_tmp)
            else:
                valdict_tmp = dict(token_triples_dict[triples_key])
                if str(triple[0]) not in valdict_tmp:
                    valdict_tmp[str(triple[0])] = 1
                else:
                    valdict_tmp[str(triple[0])] += 1
                token_triples_dict[triples_key] = dict(valdict_tmp)

    return token_triples_dict


def spiderwormy(url):

    links2go = {}
    links2skip = {}

    links2go[url] = 1
    web_page = ''
    prueftext = ''
    try:
        # Fake the user agent so the web page thinks we access it as a regular human user
        web_page = bs4.BeautifulSoup(requests.get(url, headers={
            "UserAgent": "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.183 Safari/537.36"
        }).text, "lxml")

    except:
        print('Irgendetwas geht nicht!')
        links2skip[url] = 1
        links2go[url] = 0

    if type(web_page) is not str:
        # Check, ob deutscher Text und ob brauchbar
        for p in web_page.find_all('p'):
            print(p.text)
            prueftext += p.text
        prueftext = re.sub(r'[\s]+\n', r'\n', prueftext)
        print('Ganzer Text:', prueftext)
        doc = nlp(prueftext)
        print('Erkannte Sprache:', doc._.language)
        if doc._.language['language'] == 'de' and doc._.language['score'] > 0.7:
            print('Text ist deutsch und offenbar brauchbar.')
    else:
        print('Kein HTML-Code vorhanden!')

    links2skip[url] = 1
    del links2go[url]

    # Text zu Triplen verarbeiten
    triples_dict = {}
    triples_dict = text2triples(prueftext)

    if type(web_page) is not str:
        # Weitere Links extrahieren
        all_a = web_page.find_all('a')

        for a in all_a:
            suburl = ''
            try:
                suburl_ = a.get('href')
                suburl = re.sub(r'^[/]+(.*)$', r'\1', suburl_)
            except:
                print('Keine Suburl vorhanden!')
            if suburl != '':
                print(1, suburl)
                if re.sub(r'^https:.*', r'https:', suburl) == 'https:':
                    links2go[suburl] = 0

            for link in links2skip:
                if link in links2go:
                    del links2go[link]

        else:
            print('Kein HTML-Code vorhanden!')

    return (links2skip, links2go, triples_dict)


starturl = 'https://www.spiegel.de/politik/ausland/coronavirus-in-russland-corona-ist-hart-putin-ist-haerter-a-0d669842-07d4-4e45-bb81-cd883090d4d2'

(links2skip, links2go, triples_dict) = spiderwormy(starturl)
print(links2skip)
print(triples_dict)
for link in sorted(links2go.keys()):
    print(link)
time.sleep(1)

def spiderwormy_recursivy(links2skip, links2go, triples_dict):

    links2skip_new = links2skip
    links2go_new = {}
    triples_dict_new = dict(triples_dict)

    pickler = 1

    for link2go in links2go.keys():
        if link2go not in links2skip_new:
            (links2skip_, links2go_, triples_dict_) = spiderwormy(link2go)
            links2skip[link2go] = 1
            links2skip_new = {**links2skip, **links2skip_}
            for link2skip in links2skip_new:
                if link2skip in links2go_:
                    del links2go_[link2skip]
            links2go_new = {**links2go_new, **links2go_}
            for triples_key in triples_dict_:
                valdict_tmp = dict(triples_dict_[triples_key])
                if triples_key not in triples_dict_new:
                    triples_dict_new[triples_key] = dict(valdict_tmp)
                else:
                    valdict_tmp_new = dict(triples_dict_new[triples_key])
                    for valdict_tmp_key in valdict_tmp.keys():
                        valdict_tmp_val = valdict_tmp[valdict_tmp_key]
                        if valdict_tmp_key not in valdict_tmp_new:
                            valdict_tmp_new[valdict_tmp_key] = valdict_tmp_val
                        else:
                            valdict_tmp_new[valdict_tmp_key] += valdict_tmp_val
                    triples_dict_new[triples_key] = dict(valdict_tmp_new)

        for link in sorted(links2go_new.keys()):
            print(link)
        print('Länge des Dictionaries2Go:', len(links2go_new))
        print('Länge des DictionariesNot2Go:', len(links2skip_new))
        print('Zuletzt bearbeiteter Link:', link2go)

        if pickler >= 33:
            # Save the dictionary into a pickle file.
            pickle_name = '/home/zarlando/Dokumente/SpaCy-Exploration/spacy_triples_zwischenspeicher.pickle'
            pickle.dump(triples_dict, open(pickle_name, "wb"))
            #time.sleep(2)
            pickler = 0

        pickler += 1


    return (links2skip_new, links2go_new, triples_dict_new)


# Doch keine Rekursion, sondern vorerst nur Wiederholung in festgelegter Zahl
wdh = 3
for i in range(wdh):
    (links2skip, links2go, triples_dict) = spiderwormy_recursivy(links2skip, links2go, triples_dict)
    print(links2skip)
    print(links2go)
    print(triples_dict)
    # Save the dictionary into a pickle file.
    pickle_name = '/home/zarlando/Dokumente/SpaCy-Exploration/spacy_triples_' + str(i) + '.pickle'
    pickle.dump( triples_dict, open( pickle_name, "wb" ) )



(Ein ziemlicher Hebbelbebbel-Code {oder auch ein ziemlich hebbelbebbeliger Code}. Tut aber weitgehend, was er soll.)

Output (gecuttet)

ams:PUNCT    1    {'€': 1}
ju:PRON    1    {'"': 29}
avc:SCONJ    1    {'um': 5}
cp:PRON    1    {'"': 18}
dm:VERB    1    {'Guck': 1}
cp:ADJ    1    {'anstatt': 2}
da:ADV    1    {'jedem': 2}
cc:PUNCT    1    {'.': 1}
cp:NUM    1    {'26.02.2020)Falls': 1}
ac:PUNCT    1    {'"': 19}
nmc:ADV    1    {'around': 9}
adc:PART    1    {'"': 1}
ams:DET    1    {'paar': 5}
ju:PUNCT    1    {'"': 4}
ep:VERB    1    {'He': 2}
cc:CONJ    1    {'bis': 1}
re:SCONJ    1    {'dass': 4}
oc:SCONJ    1    {'dass': 6}
dm:NOUN    1    {'zwei\xadte': 1}
ac:DET    1    {'use': 2}
sbp:PROPN    1    {'von': 1}
pg:PART    1    {'von': 4}
subtok:SCONJ    1    {'"': 1}
ep:NOUN    1    {'0:0).Vielleicht': 1}
rc:PRON    1    {'abziele': 1}
subtok:CONJ    1    {'und': 2}
ag:SCONJ    1    {'Woody': 1}
og:PRON    1    {'dessen': 1}
subtok:INTJ    1    {'Ach': 1}
adc:ADP    1    {'"': 2}
pnc:INTJ    1    {'Ach': 1}
ju:PART    1    {'"': 1}
ng:PUNCT    1    {'...': 1}
ac:NUM    1    {'1870': 1}
rs:DET    1    {'Diese': 1}
pg:CONJ    1    {'him': 1}
mnr:INTJ    1    {'its': 1}
ng:PRON    1    {'was': 1}
oc:CONJ    1    {'who': 2}
ams:CONJ    1    {'any': 1}
nk:INTJ    1    {'Who': 1}
uc:SCONJ    1    {'has': 3}
cm:PRON    1    {'its': 1}
cd:DET    1    {'users': 4}
re:NUM    1    {'10': 1}
cd:VERB    1    {'yet': 2}
vo:VERB    1    {'He': 1}
pm:VERB    1    {'by': 1}
pg:VERB    1    {'He': 1}
ng:NUM    1    {'I': 1}
ams:PART    1    {'--': 2}
ph:PROPN    1    {"'s": 1}
vo:ADJ    1    {'Still': 1}
nmc:PART    1    {'around': 1}
og:VERB    1    {'country': 1}
og:X    1    {'cultures': 1}
op:VERB    1    {'told': 1}
sbp:NUM    1    {'47': 2}
pd:INTJ    1    {'Naja': 1}
pg:NOUN    1    {'Cites': 1}
adc:ADJ    1    {'„': 1}
cd:INTJ    1    {'bw': 1}
ju:NOUN    1    {'mehrDannheimer-Inhaber': 1}
pg:DET    1    {'zqg': 1}
dep:PUNCT    1    {'.': 1}
uc:INTJ    1    {'its': 1}
app:PUNCT    1    {'„': 1}
ng:PART    2    {'nicht': 10313, 'Nicht': 230}
ph:PRON    2    {'Es': 167, 'es': 84}
re:INTJ    2    {'Na': 1, 'Ach': 1}
cm:ADP    2    {'als': 88, 'ohne': 2}
cd:PART    2    {'"': 7, 'users': 2}
subtok:ADP    2    {'>': 6, '"': 30}
svp:PUNCT    2    {'"': 18, 'buchreport.de': 1}
ac:VERB    2    {'herum': 1, 'doctors': 1}
avc:CONJ    2    {'und': 14, 'Und': 1}
avc:X    2    {'"': 6, 'he': 1}
sbp:ADV    2    {'daran': 1, 'davon': 2}
re:PUNCT    2    {'„': 1, '"': 1}
ng:CONJ    2    {'weder': 1, 'entweder': 1}
dep:ADV    2    {'da': 2, 'divers': 1}
pd:CONJ    2    {'"': 3, 'border': 1}
cp:PART    2    {'ohne': 1, 'um': 1}
og:PROPN    2    {'crisis': 1, 'to': 1}
op:PUNCT    2    {'"': 4, '......': 1}
ju:ADV    2    {'aber': 2, 'Aber': 1}
dep:X    2    {'"': 2, 'charges': 1}
dm:ADV    2    {'Wie': 1, 'Mehr': 1}
ju:NUM    2    {'setzenFlimmern': 1, 'mehrSchon': 1}
ac:CONJ    2    {'bis': 1, 'him': 1}
vo:PRON    2    {'Hm': 1, 'Genug': 1}
punct:AUX    2    {'werden1': 1, '"': 3}
rc:NOUN    2    {'Wunder': 1, 'Luft': 1}
ams:ADP    2    {'um': 1, '--': 1}
vo:ADV    2    {'Gewiss': 1, 'Kurzum': 1}
rs:INTJ    2    {'Naja': 1, 'No': 2}
dm:NUM    2    {'1998': 1, '0': 1}
da:SCONJ    2    {'dass': 1, 'DSGVO).Wenn': 1}
nmc:ADP    2    {'"': 1, 'EUR)46,2': 2}
ag:PART    2    {'"': 2, '--': 1}
cp:PUNCT    2    {'....': 1, 'umgehenWenn': 2}
rs:SCONJ    2    {'Oh': 1, 'who': 1}
cp:NOUN    2    {'Solange': 1, 'He': 1}
cj:INTJ    2    {'sex': 2, 'äh': 1}
cd:AUX    2    {'whereas': 1, 'otp': 1}
op:DET    2    {'das': 1, 'die': 1}
pg:ADP    3    {'von': 7095, 'vom': 67, 'Von': 34}
dm:PART    3    {'Ja': 79, 'Nein': 46, 'nein': 2}
pm:ADJ    3    {'pur': 10, 'satt': 1, 'ggf.': 1}
dm:INTJ    3    {'Na': 2, 'Ach': 6, 'äh': 1}
cp:CONJ    3    {'bis': 2, 'als': 55, 'Als': 2}
pg:PROPN    3    {'von': 15, 'the': 4, "'s": 2}
svp:DET    3    {'ein': 26, 'all': 4, 'eine': 2}
pg:ADV    3    {'davon': 46, 'hiervon': 2, 'Davon': 7}
cm:SCONJ    3    {'als': 41, 'Bis': 1, 'Als': 3}
op:NOUN    3    {'Tel.': 1, 'Feriengäste': 1, 'Mitte': 1}
ac:PRON    3    {'"': 13, 'has': 3, 'its': 2}
mnr:PUNCT    3    {'"': 32, 'gesuchtMelden': 1, '‘': 1}
oa:SCONJ    3    {'Skolimowska/DPAMelden': 1, 'dass': 2, 'webcal://webdav.buchreport.de/kalender/buchreport-Branchenk ...
nmc:VERB    3    {'erklärt:16': 1, 'ungefiltert': 1, 'AllenMIGUEL': 2}
ams:ADV    3    {'authorities': 2, 'Jahrzehnte': 2, 'heißer': 1}
ng:VERB    3    {'years': 1, 'Warnemünde).Melden': 1, 'w/@JonasRest': 1}
dep:ADP    3    {'am': 1, '"': 1, 'als': 1}
subtok:PRON    3    {'mir': 1, '"': 2, 'it?"About': 1}
subtok:PART    3    {'Vachier-Lagrave29': 1, 'WitselDAVID': 1, '"': 3}
app:PART    3    {'an': 1, 'thought': 1, 'ein': 1}
svp:SCONJ    3    {'statt': 2, 'um': 1, 'solange': 1}
cm:PROPN    3    {'aus."Auf': 1, 'SPIEGELInhaltsverzeichnisBei': 1, 'use': 1}
ac:NOUN    3    {'auszuweichen."Nicht': 1, 'nachhakten."Leben': 1, '12.10.2019Sieger-Chance-Ziehung': 1}
ju:SCONJ    3    {'ob\xadwohl': 1, 'has': 1, '"': 1}
cd:NUM    3    {'iV': 1, '01"Für': 1, 'u.a.': 1}
rs:ADP    3    {'mit': 1, 'In': 1, 'zzgl.': 1}
ac:ADJ    3    {'persönlich': 1, 'hazardous': 1, 'pounds': 1}
oa:AUX    3    {'–': 1, 'obligation': 1, 'state."He': 1}
ams:ADJ    3    {'bisschen': 1, 'minutes': 1, 'passenger': 1}
adc:X    3    {'"': 4, 'a': 1, 'the': 1}
ng:NOUN    3    {'T-shirt': 1, '15.09.2018Sieger-Chance-Ziehung': 1, '03.02.2018Sieger-Chance-Ziehung': 1}
ep:PRON    4    {'es': 4944, 'Es': 608, "'s": 102, 'Sie': 1}
ams:PRON    4    {'wenig': 8, 'nichts': 1, 'has': 1, '--': 3}
sbp:ADP    4    {'von': 1863, 'vom': 294, 'Von': 23, 'an': 1}
cd:PUNCT    4    {'"': 58, 'und/oder': 3, ':': 1, 'yet': 1}
cm:ADV    4    {'Wie': 129, 'wie': 393, 'wächst."Konzepte': 1, 'scandals': 1}
op:NUM    4    {'2011': 1, '1,000': 1, '2014': 1, '737': 1}
app:SCONJ    4    {'ob': 3, 'dass': 2, 'WählerWenn': 1, 'Zweiglein".Als': 1}
ju:X    4    {'"': 839, 'f': 1, 'If': 2, '»': 1}
uc:PUNCT    4    {'.': 1, '"': 13, "'": 4, 'yet': 1}
cp:X    4    {'"': 47, 'If': 4, 'sex': 1, 'underdeveloped': 1}
cc:PART    4    {'--': 1, 'nicht': 3, 'nachforscht': 1, 'fiction': 1}
rc:ADP    4    {'beim': 1, 'als': 1, 'durch': 1, 'gemäß': 1}
da:ADP    4    {'Handelsblatt".Mit': 1, '"': 1, '„': 5, '2020.Mit': 1}
dep:ADJ    4    {'möglich': 1, 'Hörbücher': 1, 'verliebte': 1, 'muss': 2}
sb:INTJ    4    {'Who': 1, 'Na': 1, 'Ach': 1, 'Oh': 3}
ju:PROPN    4    {'”': 1, 'Joy': 1, 'mehrWenn': 1, 'Nso': 1}
pm:PROPN    4    {'by': 2, 'use': 2, '”': 1, 'an': 2}
ams:VERB    4    {'authorities': 1, 'these': 1, 'particularly': 1, 'Opt-out."Sparwelt': 1}
cp:PROPN    4    {'Falls': 2, 'Carstens."Anstatt': 1, '»': 1, 'He': 1}
pg:X    4    {'him': 5, 'the': 3, 'its': 1, 'artworks': 1}
svp:CONJ    5    {'wie': 2, 'ach': 1, 'him': 4, 'who': 1, 'gay': 1}
ROOT:INTJ    5    {'Na': 10, 'Who': 1, 'Ms': 2, 'he': 2, 'www.bafoeg-rechner.de': 1}
par:CONJ    5    {'und': 1, 'offshore': 1, 'has': 1, 'who': 1, 'Prozent).Doch': 2}
rs:ADV    5    {'Keineswegs': 1, 'Gern': 1, 'gets': 2, 'helps': 1, 'Wozu': 1}
op:SCONJ    5    {'Um': 5, 'um': 39, 'ob': 1, 'weil': 1, 'weiter.""Aber': 1}
dep:VERB    5    {'zwingen': 1, 'le\xadgen': 1, 'verdammt': 1, 'behaftet': 1, 'sucht': 1}
subtok:DET    5    {'müss\xadten': 1, 'Eine': 1, 'der': 3, 'kein': 1, 'einen': 2}
svp:PRON    5    {'"': 1, 'sowas': 1, 'he': 2, 'increases': 1, 'die': 2}
adc:PROPN    5    {'New': 31, '”': 6, 'L': 1, 'belt-tightening': 1, 'the': 3}
mnr:DET    5    {'all': 1, 'mehr': 1, 'der': 1, 'has': 1, 'inspected': 1}
cd:PRON    5    {'"': 16, 'has': 5, 'sich': 1, 'der': 1, 'its': 1}
rc:ADV    5    {'nearby': 2, 'großziehen': 1, 'abriss': 1, 'individuals': 2, 'hand': 1}
cm:X    5    {'was': 1, '"': 4, 'a': 2, 'him': 1, 'is': 1}
oa:CONJ    5    {'who': 2, 'Natur-und': 1, 'KZ-Überlebende': 1, 'too': 1, 'she': 1}
re:PART    6    {'einlade': 1, '"': 1, 'days': 1, 'nicht': 1, 'ja': 1, 'heritage': 1}
ac:X    6    {'"': 202, 'offices': 1, 'la': 3, 'an': 2, 'her': 6, 'sullenness': 1}
par:PUNCT    6    {'.': 7, '"': 2, 'erfreutMelden': 1, '„': 2, '.spiegel.de': 1, 'Tamara-Danz-Str': 1}
cd:ADJ    6    {'lounge': 1, 'yet': 5, 'note-covered': 1, 'dubious': 1, 'found': 1, 'email': 1}
cd:NOUN    6    {'Hähn\xadchen-Nug\xadgets': 1, 'haben."Kölns': 1, 'heute."Hintergrund': 1, '"': 2, 'Mittags-Zeitung" ...
punct:CONJ    6    {'we\xadni\xadger': 1, 'wie': 5, '_': 2, '"': 6, 'Denn': 1, '2019Bei': 2}
ac:SCONJ    6    {'Um': 1, 'Statt': 13, 'ohne': 4, 'bis': 4, 'um': 1, 'statt': 6}
rs:PRON    6    {'Jeder': 1, 'Nichts': 1, 'Alle': 1, "'s": 2, 'he': 1, 'who': 1}
dm:PROPN    6    {'Antje': 1, 'We': 2, '”': 1, ']': 1, 'Na': 1, 'Why': 2}
ep:PROPN    6    {"'s": 24, '”': 6, 'for': 2, 'He': 1, 'of': 1, 'the': 1}
svp:AUX    6    {'west': 1, 'sein': 3, 'weapons': 4, 'press': 1, 'superpowers': 1, 'wind': 1}
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(Ein Zwischenschritt ist aus Vereinfachungsgründen übersprungen. Auf diesen Output sollte es aber hinauslaufen - was es ja auch tut. Den Zwischenschritt werde ich noch anpassen, denn ich möchte auch die Zuordnungen der Begriffe mit ihren Anzahlen des Vorkommens nach letzteren sortiert haben. Aus guten Gründen. Ansonsten ist mindestens die Hälfte von diesem Code nicht besonders gut ;-).)


-----------------------------------------------------------------------------------------------------

Der unelegante Zwischenschritt

import re
import time
import pickle

triples = pickle.load( open( '/home/zarlando/Dokumente/SpaCy-Exploration/spacy_triples_zwischenspeicher.pickle', 'rb') )

#sorted_triples = {k: v for k, v in sorted(triples.items(), key=lambda item: item[1])}

#for i in sorted_triples.keys():
#    print(i, sorted_triples[i])


print(len(triples.keys()))

triples_valc = dict(triples)

for triple_valc_key in triples_valc.keys():
    valc_tmp = len(triples_valc[triple_valc_key])
    triples_valc[triple_valc_key] = valc_tmp

for key in triples.keys():
    print(key, '=>', triples_valc[key])

sorted_triples = {k: v for k, v in sorted(triples_valc.items(), key=lambda item: item[1])}

for i in sorted_triples.keys():
    print(i, sorted_triples[i], triples[i])

#Speicherung des Ergebnisses
with open('/home/zarlando/Dokumente/SpaCy-Exploration/spacy_triples_zwischenspeicher.txt', 'w+') as simsalabim:
    for i in sorted_triples.keys():
        dict_tmp = dict(triples[i])
        dictlist_tmp = []
        for key in dict_tmp.keys():
            dictlist_tmp.append([int(dict_tmp[key]), ':' + str(key)])
        dictlist_tmp = list(reversed(sorted(dictlist_tmp)))
        line = i + '\t' + str(sorted_triples[i]) + '\t' + str(dictlist_tmp) + '\n'
        simsalabim.write(line)

Output (gestutzt)

...

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ag:PROPN    1922    [[155, ':SPIEGEL'], [121, ':Deutschlands'], [104, ':Getty'], [91, ':Europas'], [58, '
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ROOT:X    2045    [[6592, ':"'], [485, ':that'], [384, ':he'], [201, ':but'], [149, ':this'], [146, ':onl
mo:ADV    2170    [[7703, ':auch'], [4159, ':noch'], [3951, ':so'], [3558, ':nur'], [2344, ':aber'], [207
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pnc:X    4015    [[5499, ':the'], [3122, ':"'], [2102, ':a'], [1770, ':of'], [1210, ':and'], [817, ':on']
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mo:VERB    4873    [[324, ':können'], [230, ':nutzen'], [145, ':kann'], [127, ':geht'], [123, ':been'], [
ROOT:NOUN    5005    [[386, ':…'], [190, ':Monat'], [189, ':Geschäftsbedingungen'], [177, ':März'], [169,
mo:X    5005    [[2090, ':"'], [1638, ':to'], [1368, ':is'], [507, ':are'], [488, ':on'], [454, ':it'], [
cj:VERB    5071    [[1550, ':diskutieren'], [309, ':kann'], [302, ':können'], [236, ':ausblenden'], [230,
uc:X    5177    [[3986, ':to'], [2589, ':the'], [2179, ':of'], [1202, ':a'], [997, ':is'], [804, ':and'],
mo:ADJ    5649    [[1183, ':muss'], [756, ':gut'], [657, ':have'], [579, ':direkt'], [558, ':später'], [5
sb:PROPN    6826    [[608, ':The'], [513, ':–'], [408, ':and'], [241, ':SPIEGEL'], [225, ':China'], [187,
ROOT:VERB    7277    [[2084, ':können'], [1572, ':kann'], [1432, ':gibt'], [1392, ':sagte'], [1285, ':sag
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pnc:PROPN    9081    [[3827, ':the'], [1798, ':of'], [1303, ':and'], [1279, ':The'], [854, ':for'], [692,
ag:NOUN    9411    [[295, ':Coronavirus'], [214, ':Welt'], [206, ':Jahres'], [202, ':Daten'], [148, ':Lan
cj:NOUN    11044    [[264, ':Analysen'], [203, ':Hintergründe'], [188, ':Datenschutzerklärung'], [179, ':
nk:PROPN    13143    [[1169, ':Deutschland'], [818, ':"'], [599, ':Berlin'], [465, ':–'], [416, ':USA'],
oa:NOUN    15430    [[397, ':Artikel'], [388, ':Abo'], [320, ':Menschen'], [314, ':Inhalt'], [306, ':Date
nk:ADJ    15972    [[959, ':anderen'], [944, ':ersten'], [822, ':neue'], [813, ':neuen'], [693, ':andere'
sb:NOUN    19295    [[1005, ':Menschen'], [578, ':Daten'], [339, ':Unternehmen'], [324, ':Virus'], [294,
nk:NOUN    33198    [[1289, ':Jahren'], [1167, ':Euro'], [990, ':Jahr'], [681, ':Menschen'], [644, ':Ende


Damit lässt sich nun weiter operieren.


-------------------------------------------------------------------------------------------

Unnötiger Doppelpunkt ... uso

ROOT:X    2045    [[6592, '"'], [485, 'that'], [384, 'he'], [201, 'but'], [149, 'this'], [146, 'only'], [
mo:ADV    2170    [[7703, 'auch'], [4159, 'noch'], [3951, 'so'], [3558, 'nur'], [2344, 'aber'], [2078, 'w
oa:PROPN    2237    [[152, '–'], [100, 'for'], [65, '“'], [59, 'and'], [53, 'the'], [39, 'she'], [37, '’s
cj:X    2259    [[355, '"'], [203, 'that'], [114, 'and'], [111, 'a'], [94, 'but'], [91, 'the'], [90, 'Ver
pd:ADJ    2319    [[346, 'wichtig'], [324, 'möglich'], [251, 'einverstanden'], [240, 'bekannt'], [208, 'k
rc:VERB    2586    [[308, 'ergänzt'], [260, 'können'], [247, 'kann'], [99, 'soll'], [93, 'wollen'], [83,
nk:NUM    2663    [[1275, 'zwei'], [911, 'drei'], [512, 'vier'], [440, '2019'], [421, 'fünf'], [379, 'zeh
cj:ADJ    2946    [[54, 'however'], [45, 'muss'], [37, 'even'], [30, 'andere'], [23, 'people'], [19, 'vie
nk:X    3221    [[4865, '"'], [349, 'the'], [271, 'that'], [226, 'all'], [209, 'and'], [141, 'to'], [125,
pd:NOUN    3720    [[126, 'Problem'], [117, 'Grund'], [104, 'Teil'], [96, 'Ziel'], [80, 'Fall'], [75, 'Ze
pnc:X    4015    [[5499, 'the'], [3122, '"'], [2102, 'a'], [1770, 'of'], [1210, 'and'], [817, 'on'], [564
ROOT:PROPN    4035    [[1222, 'SPIEGEL'], [211, 'The'], [197, 'ONLINE'], [186, 'that'], [171, '€'], [115,
cj:PROPN    4095    [[111, 'and'], [84, 'that'], [74, 'USA'], [72, 'Melinda'], [66, 'Frankreich'], [65, '
mo:VERB    4873    [[324, 'können'], [230, 'nutzen'], [145, 'kann'], [127, 'geht'], [123, 'been'], [104,
ROOT:NOUN    5005    [[386, '…'], [190, 'Monat'], [189, 'Geschäftsbedingungen'], [177, 'März'], [169, 'Re
mo:X    5005    [[2090, '"'], [1638, 'to'], [1368, 'is'], [507, 'are'], [488, 'on'], [454, 'it'], [447, '
cj:VERB    5071    [[1550, 'diskutieren'], [309, 'kann'], [302, 'können'], [236, 'ausblenden'], [230, 'wi
uc:X    5177    [[3986, 'to'], [2589, 'the'], [2179, 'of'], [1202, 'a'], [997, 'is'], [804, 'and'], [530,
mo:ADJ    5649    [[1183, 'muss'], [756, 'gut'], [657, 'have'], [579, 'direkt'], [558, 'später'], [545, '
sb:PROPN    6826    [[608, 'The'], [513, '–'], [408, 'and'], [241, 'SPIEGEL'], [225, 'China'], [187, 'SPI
ROOT:VERB    7277    [[2084, 'können'], [1572, 'kann'], [1432, 'gibt'], [1392, 'sagte'], [1285, 'sagt'],
oc:VERB    8182    [[594, 'lassen'], [545, 'können'], [469, 'machen'], [364, 'angezeigt'], [359, 'gemacht
pnc:PROPN    9081    [[3827, 'the'], [1798, 'of'], [1303, 'and'], [1279, 'The'], [854, 'for'], [692, 'a']
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cj:NOUN    11044    [[264, 'Analysen'], [203, 'Hintergründe'], [188, 'Datenschutzerklärung'], [179, '–'],
nk:PROPN    13143    [[1169, 'Deutschland'], [818, '"'], [599, 'Berlin'], [465, '–'], [416, 'USA'], [392,
oa:NOUN    15430    [[397, 'Artikel'], [388, 'Abo'], [320, 'Menschen'], [314, 'Inhalt'], [306, 'Daten'],
nk:ADJ    15972    [[959, 'anderen'], [944, 'ersten'], [822, 'neue'], [813, 'neuen'], [693, 'andere'], [6
sb:NOUN    19295    [[1005, 'Menschen'], [578, 'Daten'], [339, 'Unternehmen'], [324, 'Virus'], [294, 'Reg
nk:NOUN    33198    [[1289, 'Jahren'], [1167, 'Euro'], [990, 'Jahr'], [681, 'Menschen'], [644, 'Ende'], [


So. Kurze Pause, dann geht's (weitgehend, noch und hoffentlich noch lange) heiter weiter.

##########################################

Hiermit dürfte klar werden, worum es geht:

...

Anzahl:4015
pnc => proper noun component
X => other
Beispiele:[5499, 'the'], [3122, '"'], [2102, 'a'], [1770, 'of'], [1210, 'and'], [817, 'on'], [564, 'to'], [563,
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:4035
ROOT => None
PROPN => proper noun
Beispiele:[1222, 'SPIEGEL'], [211, 'The'], [197, 'ONLINE'], [186, 'that'], [171, '€'], [115, 'manager-magazin.d
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:4095
cj => conjunct
PROPN => proper noun
Beispiele:[111, 'and'], [84, 'that'], [74, 'USA'], [72, 'Melinda'], [66, 'Frankreich'], [65, 'Dänemark'], [61,
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:4873
mo => modifier
VERB => verb
Beispiele:[324, 'können'], [230, 'nutzen'], [145, 'kann'], [127, 'geht'], [123, 'been'], [104, 'more'], [93, 'g
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:5005
ROOT => None
NOUN => noun
Beispiele:[386, '…'], [190, 'Monat'], [189, 'Geschäftsbedingungen'], [177, 'März'], [169, 'Reportagen'], [162,
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:5005
mo => modifier
X => other
Beispiele:[2090, '"'], [1638, 'to'], [1368, 'is'], [507, 'are'], [488, 'on'], [454, 'it'], [447, 'his'], [418,
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:5071
cj => conjunct
VERB => verb
Beispiele:[1550, 'diskutieren'], [309, 'kann'], [302, 'können'], [236, 'ausblenden'], [230, 'will'], [195, 'gib
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:5177
uc => None
X => other
Beispiele:[3986, 'to'], [2589, 'the'], [2179, 'of'], [1202, 'a'], [997, 'is'], [804, 'and'], [530, 'it'], [518,
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:5649
mo => modifier
ADJ => adjective
Beispiele:[1183, 'muss'], [756, 'gut'], [657, 'have'], [579, 'direkt'], [558, 'später'], [545, 'schnell'], [441
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:6826
sb => subject
PROPN => proper noun
Beispiele:[608, 'The'], [513, '–'], [408, 'and'], [241, 'SPIEGEL'], [225, 'China'], [187, 'SPIEGEL+'], [183, 'T
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:7277
ROOT => None
VERB => verb
Beispiele:[2084, 'können'], [1572, 'kann'], [1432, 'gibt'], [1392, 'sagte'], [1285, 'sagt'], [1077, 'will'], [9
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:8182
oc => clausal object
VERB => verb
Beispiele:[594, 'lassen'], [545, 'können'], [469, 'machen'], [364, 'angezeigt'], [359, 'gemacht'], [344, 'sehen
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:9081
pnc => proper noun component
PROPN => proper noun
Beispiele:[3827, 'the'], [1798, 'of'], [1303, 'and'], [1279, 'The'], [854, 'for'], [692, 'a'], [463, '"'], [459
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:9411
ag => genitive attribute
NOUN => noun
Beispiele:[295, 'Coronavirus'], [214, 'Welt'], [206, 'Jahres'], [202, 'Daten'], [148, 'Landes'], [141, 'Mensche
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:11044
cj => conjunct
NOUN => noun
Beispiele:[264, 'Analysen'], [203, 'Hintergründe'], [188, 'Datenschutzerklärung'], [179, '–'], [97, 'Co.'], [87
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:13143
nk => noun kernel element
PROPN => proper noun
Beispiele:[1169, 'Deutschland'], [818, '"'], [599, 'Berlin'], [465, '–'], [416, 'USA'], [392, 'China'], [373, '
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:15430
oa => accusative object
NOUN => noun
Beispiele:[397, 'Artikel'], [388, 'Abo'], [320, 'Menschen'], [314, 'Inhalt'], [306, 'Daten'], [293, 'Zeit'], [2
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:15972
nk => noun kernel element
ADJ => adjective
Beispiele:[959, 'anderen'], [944, 'ersten'], [822, 'neue'], [813, 'neuen'], [693, 'andere'], [691, 'vergangenen
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:19295
sb => subject
NOUN => noun
Beispiele:[1005, 'Menschen'], [578, 'Daten'], [339, 'Unternehmen'], [324, 'Virus'], [294, 'Regierung'], [290, '
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:33198
nk => noun kernel element
NOUN => noun
Beispiele:[1289, 'Jahren'], [1167, 'Euro'], [990, 'Jahr'], [681, 'Menschen'], [644, 'Ende'], [643, 'Beispiel'],
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------


Es geht schlicht und ergreifend um ein möglichst einfaches Kennenlernen und Erlernen der SpaCy-POS-Kennungen/-Bezeichnungen. That's it.


~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

Noch einmal nachgebessert. Die durchgeschlüpften englischen Sätze sind nun (toi, toi, toi!) komplett ausgefiltert.

Anzahl:1
cd => coordinating conjunction
ADP => adposition
Beispiele: [9, 'bis']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
pnc => proper noun component
SCONJ => subordinating conjunction
Beispiele: [1, 'ob']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
ROOT => None
DET => determiner
Beispiele: [1, 'der']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
svp => None
DET => determiner
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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
nk => noun kernel element
AUX => auxiliary
Beispiele: [1, 'sein']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
cd => coordinating conjunction
X => other
Beispiele: [1, '"']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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ju => junctor
X => other
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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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ac => adpositional case marker
X => other
Beispiele: [3, '"']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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pg => phrasal genitive
PROPN => proper noun
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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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ac => adpositional case marker
NUM => numeral
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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
mnr => postnominal modifier
X => other
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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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svp => None
PROPN => proper noun
Beispiele: [2, 'wetter.com']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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cm => comparative conjunction
ADP => adposition
Beispiele: [14, 'als']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
uc => None
ADJ => adjective
Beispiele: [1, 'digital']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
app => apposition
VERB => verb
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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
mnr => postnominal modifier
AUX => auxiliary
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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
oc => clausal object
ADP => adposition
Beispiele: [2, 'gemäß']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
ju => junctor
NOUN => noun
Beispiele: [2, 'https://www.facebook.com/legal/terms/page_controller_addendum.Im']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
rc => relative clause
ADP => adposition
Beispiele: [3, 'gemäß']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
app => apposition
X => other
Beispiele: [4, 'B']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
pm => morphological particle
NOUN => noun
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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
pd => predicate
PART => particle
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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
oa => accusative object
SCONJ => subordinating conjunction
Beispiele: [2, 'Soweit']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
cd => coordinating conjunction
ADV => adverb
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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
oc => clausal object
NUM => numeral
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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
ams => measure argument of adjective
VERB => verb
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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
cj => conjunct
CONJ => conjunction
Beispiele: [1, 'als']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
subtok => None
VERB => verb
Beispiele: [1, 'Essenszuschuss).Die']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
app => apposition
PUNCT => punctuation
Beispiele: [1, '.']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
cd => coordinating conjunction
PROPN => proper noun
Beispiele: [1, 'https://www.privacyshield.gov/participant?id=a2zt0000000PBKYAA4&status=Active']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
subtok => None
DET => determiner
Beispiele: [1, 'Ihres']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
ag => genitive attribute
PUNCT => punctuation
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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
da => dative
DET => determiner
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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
punct => punctuation
VERB => verb
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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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re => repeated element
ADP => adposition
Beispiele: [1, 'gemäß']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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ac => adpositional case marker
ADJ => adjective
Beispiele: [1, 'einschließlich']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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da => dative
NUM => numeral
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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
cd => coordinating conjunction
DET => determiner
Beispiele: [1, 'der']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
nk => noun kernel element
PART => particle
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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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subtok => None
CONJ => conjunction
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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
mnr => postnominal modifier
DET => determiner
Beispiele: [1, 'sein']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
re => repeated element
ADV => adverb
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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
oc => clausal object
DET => determiner
Beispiele: [1, 'sein']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
cp => complementizer
CONJ => conjunction
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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
cc => coordinating conjunction
DET => determiner
Beispiele: [1, 'die']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
sb => subject
CONJ => conjunction
Beispiele: [1, 'Werder']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
op => prepositional object
NOUN => noun
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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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app => apposition
DET => determiner
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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
vo => None
PART => particle
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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
ams => measure argument of adjective
PRON => pronoun
Beispiele: [2, 'wenig']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
oc => clausal object
PART => particle
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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
pd => predicate
CONJ => conjunction
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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
ROOT => None
SCONJ => subordinating conjunction
Beispiele: [1, 'um']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
pd => predicate
PUNCT => punctuation
Beispiele: [4, '„']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
ams => measure argument of adjective
ADV => adverb
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---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
cd => coordinating conjunction
PART => particle
Beispiele: [1, '"']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
svp => None
VERB => verb
Beispiele: [1, 'notlanden']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
punct => punctuation
ADP => adposition
Beispiele: [1, '*']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
op => prepositional object
PART => particle
Beispiele: [3, 'auf']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
sb => subject
INTJ => interjection
Beispiele: [1, 'Ach']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
pnc => proper noun component
PART => particle
Beispiele: [1, 'Nein']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
punct => punctuation
DET => determiner
Beispiele: [1, 'niedrig.“Eine']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
oc => clausal object
PRON => pronoun
Beispiele: [1, 'wenigen']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
rs => reported speech
PUNCT => punctuation
Beispiele: [1, 'WELT/']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
ju => junctor
ADV => adverb
Beispiele: [1, 'Aber']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
mnr => postnominal modifier
CONJ => conjunction
Beispiele: [2, 'als']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
da => dative
ADJ => adjective
Beispiele: [2, '„']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
sb => subject
PUNCT => punctuation
Beispiele: [2, '„']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
cm => comparative conjunction
SCONJ => subordinating conjunction
Beispiele: [1, 'als']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
og => genitive object
PROPN => proper noun
Beispiele: [1, 'EU']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
pm => morphological particle
ADV => adverb
Beispiele: [1, 'mit']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
ng => negation
PROPN => proper noun
Beispiele: [1, 'https://www.focus.de/…/nachbarschaftshilfe-focus-online-sta…China']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
ac => adpositional case marker
SCONJ => subordinating conjunction
Beispiele: [1, 'Statt']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
rc => relative clause
PUNCT => punctuation
Beispiele: [2, 'vorliegt.„Der']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
svp => None
SCONJ => subordinating conjunction
Beispiele: [2, 'ob']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
cj => conjunct
PUNCT => punctuation
Beispiele: [1, '"']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
oc => clausal object
PUNCT => punctuation
Beispiele: [1, '„']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
uc => None
CONJ => conjunction
Beispiele: [1, 'als']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
adc => adjective component
PROPN => proper noun
Beispiele: [1, 'New']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
ep => expletive es
PROPN => proper noun
Beispiele: [1, '“']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
da => dative
ADP => adposition
Beispiele: [1, '„']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
da => dative
PUNCT => punctuation
Beispiele: [2, '„']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
re => repeated element
DET => determiner
Beispiele: [1, 'sein']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1
cp => complementizer
PRON => pronoun
Beispiele: [1, 'Weil']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
ng => negation
PART => particle
Beispiele: [719, 'nicht'], [9, 'Nicht']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
sbp => None
ADP => adposition
Beispiele: [277, 'von'], [45, 'vom']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
pnc => proper noun component
DET => determiner
Beispiele: [11, 'Ihres'], [2, 'DIE']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
da => dative
VERB => verb
Beispiele: [3, '„'], [2, 'vorausgegangen']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
dm => discourse marker
PART => particle
Beispiele: [7, 'Ja'], [1, 'Nein']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
op => prepositional object
SCONJ => subordinating conjunction
Beispiele: [3, 'Um'], [1, 'um']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
nmc => numerical component
DET => determiner
Beispiele: [8, 'eine'], [1, 'einer']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
nmc => numerical component
PROPN => proper noun
Beispiele: [5, 'KGBenzenbergstraße'], [2, 'ga.js']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
ac => adpositional case marker
PART => particle
Beispiele: [18, 'aus'], [1, 'zu']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
rc => relative clause
ADJ => adjective
Beispiele: [19, 'interessiert'], [1, 'kennen']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
ag => genitive attribute
X => other
Beispiele: [6, '"'], [2, 'Second']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
cd => coordinating conjunction
PUNCT => punctuation
Beispiele: [3, 'und/oder'], [1, '"']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
mo => modifier
PUNCT => punctuation
Beispiele: [2, 'rechtsverbindlich.„Für'], [1, '"']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
pd => predicate
NUM => numeral
Beispiele: [2, '1152398'], [1, '3384']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
par => parenthetical element
PUNCT => punctuation
Beispiele: [2, '€'], [1, 'Dritte).Im']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
oa => accusative object
ADP => adposition
Beispiele: [2, 'iTunes-Konto'], [2, 'WELTplus']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
pm => morphological particle
ADP => adposition
Beispiele: [6, 'zu'], [1, 'zur']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
ph => placeholder
PRON => pronoun
Beispiele: [7, 'es'], [6, 'Es']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
uc => None
PROPN => proper noun
Beispiele: [2, 'Management'], [2, 'G06']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
ag => genitive attribute
ADV => adverb
Beispiele: [2, 'widerrufen.“Für'], [1, 'Besonders']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
pnc => proper noun component
PRON => pronoun
Beispiele: [3, 'Du'], [1, 'Nichts']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
ag => genitive attribute
NUM => numeral
Beispiele: [2, 'Jetpack-Plug-Ins'], [1, '228']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
uc => None
ADV => adverb
Beispiele: [2, 'etc.'], [1, 'Kunden.7.4.4.4']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
par => parenthetical element
PRON => pronoun
Beispiele: [1, 'wir'], [1, 'es']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
cj => conjunct
DET => determiner
Beispiele: [2, 'viele'], [1, 'mehrere']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
pg => phrasal genitive
ADV => adverb
Beispiele: [5, 'davon'], [2, 'Davon']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
oa => accusative object
PUNCT => punctuation
Beispiele: [4, '„'], [1, 'engagierteMitarbeiter']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
par => parenthetical element
ADV => adverb
Beispiele: [1, 'vormittags'], [1, 'interagierst']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
rs => reported speech
X => other
Beispiele: [1, 'petra.schmidt@bg-baar.de'], [1, 'Marken-']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
sb => subject
SCONJ => subordinating conjunction
Beispiele: [1, 'Unterlässt'], [1, 'Damit']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
mnr => postnominal modifier
SCONJ => subordinating conjunction
Beispiele: [1, 'weil'], [1, 'dass']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
punct => punctuation
PART => particle
Beispiele: [4, '"'], [1, '>']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
svp => None
X => other
Beispiele: [2, '"'], [1, 'on']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
nk => noun kernel element
SCONJ => subordinating conjunction
Beispiele: [3, 'dass'], [2, 'o']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
pd => predicate
DET => determiner
Beispiele: [2, 'eines'], [1, 'mehr']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
oc => clausal object
X => other
Beispiele: [1, 'https://www.welt.de/206682711'], [1, 'https://www.welt.de/206399711']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:2
par => parenthetical element
AUX => auxiliary
Beispiele: [1, 'war'], [1, 'sind']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:3
cm => comparative conjunction
CONJ => conjunction
Beispiele: [176, 'wie'], [143, 'als'], [1, 'denn']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:3
ep => expletive es
PRON => pronoun
Beispiele: [270, 'es'], [40, 'Es'], [3, "'s"]
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:3
pg => phrasal genitive
ADP => adposition
Beispiele: [950, 'von'], [8, 'vom'], [1, 'v.']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:3
ams => measure argument of adjective
NUM => numeral
Beispiele: [2, '85'], [1, '1900'], [1, '173']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:3
ROOT => None
CONJ => conjunction
Beispiele: [5, 'und'], [3, 'syndication@welt.deFotos'], [2, 'oder']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:3
cm => comparative conjunction
ADV => adverb
Beispiele: [45, 'wie'], [4, 'Wie'], [2, 'soweit']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:3
punct => punctuation
ADV => adverb
Beispiele: [4, '.'], [1, 'max.'], [1, 'darüber']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:3
mnr => postnominal modifier
NUM => numeral
Beispiele: [6, '154517'], [1, '40'], [1, '1']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:3
uc => None
NOUN => noun
Beispiele: [5, 'Abs.'], [2, 'N24'], [1, 'DS-GVO']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:3
app => apposition
NUM => numeral
Beispiele: [2, '1'], [1, '€'], [1, '1.4.1']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:3
pd => predicate
ADP => adposition
Beispiele: [2, 'unter'], [2, 'gemäß'], [1, 'zu']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:3
cp => complementizer
ADV => adverb
Beispiele: [2, 'wobei'], [2, 'damit'], [2, 'Damit']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:3
re => repeated element
ADJ => adjective
Beispiele: [2, 'gewichten'], [2, 'fachkompetent'], [1, 'einschneiden']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:3
app => apposition
PRON => pronoun
Beispiele: [4, 'die'], [1, 'mehr'], [1, 'das']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:3
sb => subject
ADP => adposition
Beispiele: [3, '„'], [2, 'https://flourish.studio/privacy/Wir'], [1, 'via']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:3
rc => relative clause
NOUN => noun
Beispiele: [2, 'm.welt.de'], [1, 'hätten.„Seit'], [1, 'Woche']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:3
punct => punctuation
PRON => pronoun
Beispiele: [2, 'z.B.'], [1, 'wird.“Portugal'], [1, 'die']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:3
og => genitive object
NOUN => noun
Beispiele: [2, 'Vertrag'], [1, 'Föderalismus'], [1, 'Fisch']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:3
cd => coordinating conjunction
SCONJ => subordinating conjunction
Beispiele: [1, 'wenn'], [1, 'obwohl'], [1, '"']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:3
uc => None
X => other
Beispiele: [2, 'var'], [1, 'kB'], [1, 'h']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:3
re => repeated element
PROPN => proper noun
Beispiele: [2, '„'], [1, '‘'], [1, 'Platzeck']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:3
app => apposition
ADJ => adjective
Beispiele: [1, '„'], [1, 'poster'], [1, 'größten']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:3
cj => conjunct
PART => particle
Beispiele: [2, 'nicht'], [1, 'zu'], [1, 'durch']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:3
re => repeated element
NOUN => noun
Beispiele: [1, '“'], [1, 'Situationen'], [1, 'Maß']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:4
pm => morphological particle
PART => particle
Beispiele: [925, 'zu'], [19, 'am'], [2, 'Zu'], [1, 'unter']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:4
punct => punctuation
ADJ => adjective
Beispiele: [60, '.'], [1, 'http://www.youronlinechoices.eu.Welche'], [1, 'Euro).US-Präsident'], [1, '"']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:4
ROOT => None
PART => particle
Beispiele: [2, 'herunter'], [2, 'durch'], [2, 'auf'], [2, 'Danke']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:4
subtok => None
PUNCT => punctuation
Beispiele: [8, ','], [5, '-'], [3, '('], [1, ')']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:4
app => apposition
ADP => adposition
Beispiele: [2, 'über'], [2, 'einschließlich'], [1, '„'], [1, 'für']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:4
ac => adpositional case marker
ADV => adverb
Beispiele: [3, 'bis'], [1, 'selbst'], [1, 'hinweg'], [1, 'Hamburg/Schleswig-Holstein']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:4
mnr => postnominal modifier
PROPN => proper noun
Beispiele: [1, 'â\x80\x93'], [1, 'von'], [1, 'S20'], [1, 'Abhol-']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:4
pd => predicate
X => other
Beispiele: [2, 'r.l'], [2, 'o'], [1, 'YouTube-Personality'], [1, '"']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:4
dep => unclassified dependent
NOUN => noun
Beispiele: [2, 'GmbH'], [2, 'Anbieter'], [1, 'Kunde'], [1, 'Inhalt']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:4
mnr => postnominal modifier
NOUN => noun
Beispiele: [1, 'für'], [1, 'Mitte'], [1, 'Covid-19-Patienten'], [1, 'Anfang']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:5
punct => punctuation
X => other
Beispiele: [31, '"'], [11, '>'], [3, '*'], [2, 'http://www.aboutads.info/choices/Google'], [1, 'http://to.welt.
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:5
rs => reported speech
PROPN => proper noun
Beispiele: [2, 'Seidel'], [2, 'NutzerName'], [1, 'pic.twitter.com/DqXW7qCC9zJetzt'], [1, 'https://www.mediaimpa
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:5
cj => conjunct
SCONJ => subordinating conjunction
Beispiele: [5, 'dass'], [2, 'um'], [1, 'solange'], [1, 'indem'], [1, 'als']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:5
nk => noun kernel element
CONJ => conjunction
Beispiele: [1, 'unterstützen.„Wenn'], [1, 'WELTplus'], [1, 'Natur-und'], [1, '2016Das'], [1, '#']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:6
sb => subject
X => other
Beispiele: [2, 'vs'], [2, '6.7.6Ab'], [1, '–'], [1, 'werden.“Tirol'], [1, 'We'], [1, 'Shopping']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:6
cc => coordinating conjunction
PRON => pronoun
Beispiele: [3, 'wir'], [2, 'ich'], [1, 'sie'], [1, 'nichts'], [1, 'die'], [1, 'deinem']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:6
cc => coordinating conjunction
AUX => auxiliary
Beispiele: [3, 'ist'], [1, 'waren'], [1, 'war'], [1, 'sei'], [1, 'hat'], [1, 'habe']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:6
cp => complementizer
ADP => adposition
Beispiele: [13, 'um'], [3, 'Um'], [2, 'bis'], [1, 'während'], [1, 'ohne'], [1, 'nachdem']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:6
subtok => None
ADV => adverb
Beispiele: [3, '2'], [2, 'https://www.facebook.com/settings?tab=ads#_=_'], [2, 'https://optout.ioam.de'], [2, '
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:7
ju => junctor
CONJ => conjunction
Beispiele: [62, 'Und'], [48, 'Doch'], [41, 'Aber'], [8, 'Denn'], [5, 'Oder'], [2, 'denn'], [1, 'Entweder']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:7
svp => None
ADP => adposition
Beispiele: [8, 'unter'], [3, 'an'], [2, 'hinaus'], [2, 'am'], [1, 'über'], [1, 'zu'], [1, 'auf']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:7
rs => reported speech
NOUN => noun
Beispiele: [3, 'security-incident@spring-media.deBestellungen'], [3, 'Kundenservice'], [1, '€'], [1, 'Telefonis
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:7
pnc => proper noun component
VERB => verb
Beispiele: [27, '„'], [18, 'Möchtest'], [5, 'Visoon'], [2, 'by'], [2, 'bezeichnet).2.2'], [2, 'auszuschöpfen.“D
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:7
ag => genitive attribute
DET => determiner
Beispiele: [26, 'deren'], [4, 'dessen'], [3, 'des'], [3, 'der'], [1, 'eines'], [1, 'einer'], [1, 'dieser']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:7
uc => None
NUM => numeral
Beispiele: [2, '3'], [2, '0'], [1, '8770'], [1, '2'], [1, '181'], [1, '150'], [1, '1']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:7
pnc => proper noun component
ADV => adverb
Beispiele: [22, 'Weiter'], [2, 'gem.'], [2, 'etc.'], [2, 'Opt'], [2, 'Jederzeit'], [1, 'geo'], [1, 'Jetzt']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:7
ag => genitive attribute
PRON => pronoun
Beispiele: [26, 'deren'], [10, 'einer'], [6, 'dessen'], [2, 'Dessen'], [1, 'jeder'], [1, 'aller'], [1, 'Sie']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:7
oa => accusative object
VERB => verb
Beispiele: [8, '„'], [2, 'reCaptcha'], [1, 'verfügten'], [1, 'jüngeren'], [1, 'informieren'], [1, 'bestimmte'],
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:8
mo => modifier
CONJ => conjunction
Beispiele: [16, 'als'], [14, 'wie'], [4, 'noch'], [4, 'aber'], [2, 'entweder'], [1, 'wird.“Wegen'], [1, 'über'
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:8
svp => None
ADV => adverb
Beispiele: [13, 'weiter'], [2, 'hiervon'], [2, 'gleich'], [2, 'ggf.'], [1, 'woanders'], [1, 'solange'], [1, 'mi
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:8
pnc => proper noun component
ADP => adposition
Beispiele: [37, '„'], [10, 'ZUM'], [3, 'www.welt-photo.de'], [2, 'von'], [2, 'ioam.de'], [2, 'WELTplus'], [1, '
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:8
oa => accusative object
ADV => adverb
Beispiele: [7, 'mehr'], [7, 'Mehr'], [2, 'WELTplus'], [1, 'z.B.'], [1, 'wenig'], [1, 'viel'], [1, 'online'], [1
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:8
pnc => proper noun component
PUNCT => punctuation
Beispiele: [17, '„'], [4, 'und/oder'], [3, 'www.welt-photo.deCyber'], [2, '‘'], [2, '..'], [1, '€'], [1, 'Einbe
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:8
mo => modifier
DET => determiner
Beispiele: [3, 'ein'], [3, 'Welch'], [2, 'mehr'], [1, 'vielen'], [1, 'sein'], [1, 'meisten'], [1, 'des'], [1, '
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:8
par => parenthetical element
NUM => numeral
Beispiele: [6, '–'], [6, '0'], [2, 'vier'], [2, '9'], [2, '6399'], [1, '53'], [1, '31'], [1, '20']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:8
punct => punctuation
NUM => numeral
Beispiele: [5, '-'], [2, 'zB'], [2, 'IP-AdresseDie'], [1, 'wirkt).•'], [1, 'März'], [1, '7.4.4.4'], [1, '2x'],
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:8
oa => accusative object
NUM => numeral
Beispiele: [2, '5.2'], [2, '000'], [1, '€'], [1, 'eins'], [1, 'Sisi"-Serie.https://www.turi2.de/heute/turi2-am-
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:8
oc => clausal object
PROPN => proper noun
Beispiele: [2, '“'], [2, 'online'], [2, 'Facebook'], [1, '‘'], [1, 'ist.1'], [1, 'document.getElementById(‚clic
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:8
oa => accusative object
X => other
Beispiele: [2, 'Opt-Out'], [2, '"'], [1, '–'], [1, 'Zustimmung.1.3.8'], [1, 'Freizeit-'], [1, 'Corona'], [1, 'A
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:9
cc => coordinating conjunction
ADP => adposition
Beispiele: [16, 'in'], [9, 'am'], [4, 'um'], [2, '„'], [2, 'im'], [2, 'bei'], [1, 'vom'], [1, 'seit'], [1, 'an'
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:9
mnr => postnominal modifier
PART => particle
Beispiele: [8, 'aus'], [5, 'mit'], [4, 'an'], [3, 'in'], [3, 'auf'], [2, 'für'], [1, 'zu'], [1, 'vor'], [1, 'ab
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:9
rs => reported speech
AUX => auxiliary
Beispiele: [9, 'ist'], [5, 'hat'], [3, 'werden'], [3, 'bin'], [2, 'sei'], [2, 'Ist'], [1, 'wird'], [1, 'war'],
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:9
ROOT => None
PRON => pronoun
Beispiele: [19, 'dir'], [5, 'Sie'], [2, 'Wem'], [1, 'dies'], [1, 'das'], [1, 'Was'], [1, 'Dir'], [1, 'Dich'], [
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:9
cc => coordinating conjunction
ADJ => adjective
Beispiele: [11, 'möglich'], [1, '–'], [1, 'zurzeit'], [1, 'zahlreich'], [1, 'vierstündigen'], [1, 'unterhaltsam
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:9
subtok => None
X => other
Beispiele: [14, '"'], [2, 'https://www.eprivacy.eu/kunden/vergebene-siegel/'], [2, 'https://www'], [2, 'a'], [1
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:9
mnr => postnominal modifier
ADJ => adjective
Beispiele: [2, 'investigative'], [2, 'identifizierbar'], [2, 'aktuell'], [1, 'tot'], [1, 'persönlich'], [1, 'ge
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:10
par => parenthetical element
ADJ => adjective
Beispiele: [15, 'kostenfrei'], [4, 'parteilos'], [2, 'unabhängig'], [2, 'produzierte'], [2, 'nachfolgend'], [2,
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:10
par => parenthetical element
X => other
Beispiele: [5, 'e'], [2, 'https://www.tns-infratest.com/'], [2, 'ferret'], [1, '„'], [1, 'var'], [1, 'fc'], [1,
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:10
par => parenthetical element
ADP => adposition
Beispiele: [5, 'mit'], [4, 'zur'], [4, 'auf'], [3, 'im'], [2, 'für'], [1, '„'], [1, 'zum'], [1, 'von'], [1, 'ge
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:10
cc => coordinating conjunction
ADV => adverb
Beispiele: [1, 'zuletzt'], [1, 'sonst'], [1, 'nun'], [1, 'nie'], [1, 'je'], [1, 'immer'], [1, 'heute'], [1, 'eh
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:11
cvc => collocational verb construction
ADP => adposition
Beispiele: [60, 'zur'], [46, 'in'], [4, 'zum'], [4, 'unter'], [3, 'auf'], [2, 'zu'], [2, 'ins'], [2, 'am'], [1,
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:11
sb => subject
AUX => auxiliary
Beispiele: [9, 'ist'], [8, 'wird'], [7, 'sind'], [5, 'haben'], [4, 'werden'], [4, 'hat'], [2, 'wurde'], [2, 'we
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:11
nk => noun kernel element
ADP => adposition
Beispiele: [9, '„'], [5, 'AGSeestrasse'], [4, 'gemäß'], [4, 'für'], [4, '"'], [2, 'im'], [1, 'zzgl.'], [1, 'u.'
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:11
oa => accusative object
DET => determiner
Beispiele: [12, 'das'], [4, 'die'], [3, 'einen'], [3, 'diese'], [2, 'niemanden'], [2, 'Das'], [1, 'mehr'], [1,
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:11
svp => None
ADJ => adjective
Beispiele: [5, 'ggf.'], [5, 'frei'], [5, 'bekannt'], [2, 'klar'], [1, 'stückweit'], [1, 'stationär'], [1, 'sich
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:12
oc => clausal object
NOUN => noun
Beispiele: [3, 'https://www.welt.de/206682027'], [2, 'Saison'], [1, '„'], [1, '‘'], [1, '–'], [1, 'Zahl'], [1,
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:12
sb => subject
DET => determiner
Beispiele: [22, 'die'], [6, 'der'], [6, 'das'], [2, 'Mehr'], [2, 'Jede'], [2, 'Die'], [2, 'Das'], [1, 'welche']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:13
nk => noun kernel element
PUNCT => punctuation
Beispiele: [21, '„'], [5, '€'], [5, '"'], [4, 'und/oder'], [4, '.'], [2, '08info@goldbachmedia.atTV'], [1, 'spi
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:15
oa => accusative object
ADJ => adjective
Beispiele: [5, '„'], [2, 'schöner'], [2, 'liebsten'], [2, 'kostenfrei'], [2, 'inkl.'], [2, 'geheim'], [1, '–'],
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:16
sb => subject
ADV => adverb
Beispiele: [4, 'WELTplus'], [2, 'Wonder'], [2, 'SaferpayWir'], [2, 'AdjustWir'], [2, '11.2'], [1, 'mehr'], [1,
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:16
ac => adpositional case marker
ADP => adposition
Beispiele: [76, 'bis'], [37, 'hinaus'], [22, 'innerhalb'], [10, 'ohne'], [8, 'Bis'], [6, 'aus'], [6, 'an'], [5,
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:16
pd => predicate
ADV => adverb
Beispiele: [2, 'zurück'], [2, 'egal'], [2, 'allein'], [1, 'unterwegs'], [1, 'sehr'], [1, 'mehr'], [1, 'los'], [
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:16
mnr => postnominal modifier
VERB => verb
Beispiele: [2, 'wühlen'], [2, 'streamt'], [2, 'hieß'], [2, 'dargestellt'], [2, 'beschrieben'], [1, 'über'], [1,
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:16
mo => modifier
PRON => pronoun
Beispiele: [10, 'mehr'], [4, 'etwas'], [3, 'wenig'], [2, 'wir'], [2, 'meisten'], [2, 'es'], [2, 'derjenigen'],
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:17
ROOT => None
PUNCT => punctuation
Beispiele: [107, '.'], [30, ':'], [18, ','], [13, '('], [8, '„'], [6, '?'], [6, ';'], [6, '..'], [4, '€'], [3,
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:17
ams => measure argument of adjective
NOUN => noun
Beispiele: [23, 'Jahre'], [3, 'Woche'], [2, 'Stunden'], [2, 'Quadratmeter'], [2, 'Prozent'], [2, 'Meter'], [2,
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:18
re => repeated element
AUX => auxiliary
Beispiele: [20, 'wird'], [15, 'werden'], [12, 'ist'], [11, 'sind'], [7, 'hat'], [4, 'wurde'], [3, 'sei'], [2, '
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:18
cc => coordinating conjunction
VERB => verb
Beispiele: [3, 'ermittelten'], [2, 'gibt'], [1, '„'], [1, 'wüsste'], [1, 'trotzten'], [1, 'sehen'], [1, 'müssen
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:18
subtok => None
NOUN => noun
Beispiele: [11, 'Art'], [10, 'welt-news://app/settings/privacy'], [7, '+49'], [3, 'Mo.-Sa'], [3, '04531/160'],
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:18
mo => modifier
X => other
Beispiele: [25, '"'], [6, 'f'], [3, 'km'], [3, 'digital'], [2, 'x'], [2, 'o.'], [2, 'hier:–'], [2, 'go'], [2, '
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:18
pd => predicate
PRON => pronoun
Beispiele: [6, 'einer'], [6, 'eine'], [4, 'mehr'], [4, 'eines'], [3, 'viel'], [2, 'wir'], [2, 'viele'], [2, 'es
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:18
rs => reported speech
VERB => verb
Beispiele: [3, 'bitten'], [2, 'können'], [2, 'kann'], [1, 'zeigt'], [1, 'wollen'], [1, 'surfen'], [1, 'stimmt']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:18
ag => genitive attribute
ADJ => adjective
Beispiele: [18, 'anderen'], [6, 'Local'], [5, '„'], [4, '.'], [3, 'Abteilungen'], [2, 'Zentrales'], [2, 'Images
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:18
da => dative
PROPN => proper noun
Beispiele: [6, '–'], [2, '“'], [2, 'WELT'], [2, 'Polen'], [2, 'Arvato'], [2, '.'], [1, '„'], [1, 'https://ift.t
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:19
pd => predicate
PROPN => proper noun
Beispiele: [12, '“'], [8, '–'], [6, 'SE'], [2, ']'], [2, 'PayPal'], [2, 'Layer'], [2, 'Deutschland'], [2, 'Berl
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:19
pnc => proper noun component
NUM => numeral
Beispiele: [3, '90E-Mail'], [3, '4'], [3, '3'], [3, '2'], [3, '1&1'], [3, '00'], [2, 'I'], [2, '2499E-Mail'], [
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:20
mo => modifier
SCONJ => subordinating conjunction
Beispiele: [9, 'dass'], [8, 'Sofern'], [7, 'sofern'], [5, 'wenn'], [5, 'um'], [4, 'soweit'], [4, 'Um'], [4, 'Al
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:20
punct => punctuation
NOUN => noun
Beispiele: [4, 'z.B.'], [4, 'und/oder'], [2, '‘'], [2, 'https://www.firebase.com/terms/privacy-policy.html'], [
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:21
punct => punctuation
PUNCT => punctuation
Beispiele: [7901, '.'], [7145, ','], [1595, ':'], [732, '('], [683, ')'], [218, '?'], [124, '!'], [77, '-'], [4
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:21
cd => coordinating conjunction
CONJ => conjunction
Beispiele: [3313, 'und'], [837, 'oder'], [211, 'sowie'], [121, 'bzw.'], [86, '&'], [46, 'sondern'], [35, 'aber'
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:21
rc => relative clause
AUX => auxiliary
Beispiele: [92, 'sind'], [53, 'haben'], [49, 'werden'], [46, 'wird'], [39, 'ist'], [25, 'wurde'], [24, 'hat'],
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:21
op => prepositional object
ADV => adverb
Beispiele: [40, 'darauf'], [29, 'dazu'], [29, 'darüber'], [18, 'worüber'], [17, 'davon'], [13, 'darum'], [13, '
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:22
cc => coordinating conjunction
PROPN => proper noun
Beispiele: [3, '“'], [2, 'Spargel'], [2, 'Ruffalo'], [2, 'Metal'], [2, 'Google'], [2, 'Automattic'], [2, 'Amazo
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:23
par => parenthetical element
VERB => verb
Beispiele: [18, 'gab'], [7, 'siehe'], [3, '„'], [3, 'genannt'], [2, 'verschlüsselt'], [2, 'rassistische'], [2,
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:23
cj => conjunct
PRON => pronoun
Beispiele: [7, 'uns'], [5, 'andere'], [3, 'vieles'], [3, 'mehr'], [2, 'wir'], [2, 'viele'], [2, 'mehrerer'], [2
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:23
da => dative
PRON => pronoun
Beispiele: [379, 'Ihnen'], [70, 'uns'], [39, 'dir'], [14, 'ihm'], [11, 'sich'], [7, 'mir'], [6, 'ihnen'], [6, '
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:23
mo => modifier
PART => particle
Beispiele: [42, 'Bitte'], [26, 'zu'], [20, 'wieder'], [6, 'weiter'], [5, 'auf'], [3, 'mit'], [2, 'nach'], [2, '
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:24
op => prepositional object
ADP => adposition
Beispiele: [205, 'über'], [168, 'auf'], [101, 'um'], [75, 'an'], [55, 'von'], [50, 'mit'], [38, 'zu'], [20, 'vo
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:24
sb => subject
NUM => numeral
Beispiele: [3, '–'], [2, '€'], [2, 'zwei'], [2, 'sechs'], [2, '89'], [2, '8.4'], [2, '8.3'], [2, '26'], [2, '00
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:25
cj => conjunct
AUX => auxiliary
Beispiele: [326, 'sind'], [81, 'ist'], [43, 'hat'], [33, 'werden'], [30, 'haben'], [22, 'wurde'], [19, 'wird'],
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:25
subtok => None
NUM => numeral
Beispiele: [4, '-'], [2, '98052'], [2, '2400Telefax'], [2, '2024/25'], [2, '2020Montag'], [2, '2020Mittwoch'],
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:26
mo => modifier
AUX => auxiliary
Beispiele: [49, 'ist'], [45, 'sind'], [30, 'werden'], [24, 'haben'], [18, 'wird'], [12, 'hat'], [8, 'wurde'], [
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:26
pnc => proper noun component
ADJ => adjective
Beispiele: [20, 'Deines'], [16, '„'], [2, '–'], [2, 'jugendschutz@welt.deMediencenter'], [2, 'https://civey.com
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:27
 => None
SPACE => space
Beispiele: [371, ' '], [363, '\xa0'], [21, '    '], [20, '      '], [18, '\t\t\t'], [14, '                    '
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:29
oc => clausal object
AUX => auxiliary
Beispiele: [378, 'werden'], [68, 'worden'], [67, 'sein'], [62, 'ist'], [56, 'haben'], [55, 'sei'], [32, 'seien'
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:30
sb => subject
ADJ => adjective
Beispiele: [5, '–'], [5, 'inkl.'], [4, '„'], [3, '.'], [2, 'vorstehende'], [2, 'statistische'], [2, 'https://ww
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:31
cj => conjunct
ADV => adverb
Beispiele: [6, 'etc.'], [5, 'teilweise'], [4, 'wie'], [4, 'mit'], [4, 'ggf.'], [3, 'überall'], [3, 'wann'], [3,
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:31
punct => punctuation
PROPN => proper noun
Beispiele: [8, '/'], [7, '”'], [4, 'Automattic/Quantcast'], [3, '‘'], [2, 'und/oder'], [2, 'iPad'], [2, 'https:
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:32
mnr => postnominal modifier
ADV => adverb
Beispiele: [23, 'selbst'], [13, 'dafür'], [10, 'darüber'], [9, 'dazu'], [9, 'daran'], [5, 'davon'], [3, 'darauf
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:34
subtok => None
ADJ => adjective
Beispiele: [15, '1'], [8, '19'], [8, '16'], [7, '3'], [6, '30'], [6, '2'], [6, '18'], [5, '15'], [4, '21'], [4,
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:34
ROOT => None
ADV => adverb
Beispiele: [20, 'bitte'], [8, '#'], [3, 'syndication@welt.deFotos'], [2, 'https://www.welt.de/104636888'], [2,
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:34
subtok => None
PROPN => proper noun
Beispiele: [23, 'Inc'], [4, 'welt-news://app/settings/privacy'], [4, '+49'], [3, 'FrankfurtRheinMain'], [3, 'Fa
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:35
cj => conjunct
ADP => adposition
Beispiele: [74, 'in'], [37, 'über'], [30, 'auf'], [26, 'mit'], [25, 'zu'], [25, 'im'], [22, 'für'], [20, 'zur']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:35
pnc => proper noun component
X => other
Beispiele: [24, '"'], [16, 'f'], [4, '„'], [4, 'b'], [3, 'â\x82¬'], [3, 'on'], [3, 'a'], [3, 'Custom'], [3, 'Ch
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:35
oc => clausal object
ADJ => adjective
Beispiele: [5, 'erfasst'], [3, 'wissenschaftlichen'], [3, 'gesondert'], [2, 'klassischer'], [2, 'erforderlich']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:37
nk => noun kernel element
ADV => adverb
Beispiele: [7, 'mehr'], [6, 'sofort'], [6, 'heute'], [4, 'oben'], [4, 'morgen'], [4, 'hinten'], [4, 'Mehr'], [4
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:37
cc => coordinating conjunction
NUM => numeral
Beispiele: [5, 'zwei'], [5, 'sechs'], [4, '50'], [4, '1000'], [4, '000'], [3, 'fünf'], [3, 'drei'], [2, '9000']
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:38
ROOT => None
AUX => auxiliary
Beispiele: [852, 'ist'], [319, 'wird'], [319, 'sind'], [294, 'werden'], [255, 'hat'], [186, 'haben'], [66, 'war
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:38
cj => conjunct
NUM => numeral
Beispiele: [5, '10888'], [3, 'fünf'], [2, '€'], [2, 'zwei'], [2, '6107075'], [2, '46'], [2, '2021/22'], [2, '20
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:41
nk => noun kernel element
X => other
Beispiele: [50, '"'], [5, 'WienT'], [4, 'â\x82¬'], [3, '„'], [3, '§'], [3, 'V'], [3, 'Map'], [3, '00info@goldba
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:42
cp => complementizer
SCONJ => subordinating conjunction
Beispiele: [435, 'dass'], [223, 'um'], [189, 'wenn'], [114, 'Wenn'], [74, 'indem'], [74, 'Um'], [56, 'ob'], [33
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:43
mo => modifier
PROPN => proper noun
Beispiele: [9, 'Covid-19'], [6, 'Jetpack'], [4, 'aka'], [4, 'Google'], [3, 'kündigen'], [2, '“'], [2, '±'], [2
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:43
ROOT => None
NUM => numeral
Beispiele: [191, 'https://www.welt.de/'], [17, '3'], [16, '1'], [10, '0'], [7, '28'], [4, '65'], [4, '1.3'], [3
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:44
mo => modifier
NUM => numeral
Beispiele: [8, '2020'], [6, '10969'], [5, '211'], [3, '101info@visoon.deN24'], [2, 'https://www.lendico.de/karr
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:47
ROOT => None
ADP => adposition
Beispiele: [23, 'AM'], [12, 'In'], [10, 'in'], [10, 'gemäß'], [10, 'Für'], [9, 'Mit'], [6, 'unter'], [5, 'Im'],
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:52
svp => None
PART => particle
Beispiele: [129, 'ein'], [103, 'an'], [95, 'aus'], [94, 'mit'], [53, 'vor'], [49, 'auf'], [44, 'hinzu'], [34, '
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:57
par => parenthetical element
PROPN => proper noun
Beispiele: [28, '“'], [25, 'SPD'], [19, 'CDU'], [13, 'Dublin'], [8, 'CSU'], [6, 'Berlin'], [5, 'm/w/d'], [4, 'T
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:59
oa => accusative object
PRON => pronoun
Beispiele: [674, 'sich'], [89, 'es'], [62, 'uns'], [56, 'Sie'], [55, 'die'], [38, 'sie'], [38, 'ihn'], [37, 'da
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:71
cc => coordinating conjunction
NOUN => noun
Beispiele: [5, 'Name'], [3, 'Übermittlungskosten'], [3, 'Staaten'], [3, 'Kauf'], [3, 'Gewicht'], [2, 'Zahlungsw
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:73
nk => noun kernel element
PRON => pronoun
Beispiele: [138, 'uns'], [55, 'anderem'], [54, 'Sie'], [52, 'die'], [49, 'Ihnen'], [45, 'denen'], [41, 'dich'],
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:73
ROOT => None
ADJ => adjective
Beispiele: [21, '.'], [8, '▫'], [6, '–'], [4, 'inkl.'], [3, '©'], [3, 'spannende'], [3, 'kostenfreien'], [3, 'K
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:75
mnr => postnominal modifier
ADP => adposition
Beispiele: [609, 'in'], [586, 'für'], [334, 'mit'], [322, 'als'], [274, 'im'], [259, 'zu'], [234, 'an'], [230,
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:77
nk => noun kernel element
VERB => verb
Beispiele: [12, '„'], [4, 'vereinbart'], [4, 'pseudonyme'], [3, 'schließen'], [3, 'auflöst'], [2, 'öffentlichen
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:80
ROOT => None
X => other
Beispiele: [50, '„'], [42, '*'], [40, 'Gib'], [18, 'Füge'], [16, '='], [13, '"'], [9, 'f'], [7, 'b'], [6, '>'],
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:81
sb => subject
VERB => verb
Beispiele: [20, 'Korrigiere'], [18, 'Lass'], [11, '„'], [9, 'will'], [7, 'können'], [4, 'Deaktivieren'], [3, 's
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:84
par => parenthetical element
NOUN => noun
Beispiele: [32, 'Art'], [7, 'Ortszeit'], [5, 'Switzerland'], [4, 'Vorstandsvorsitzender'], [4, 'Probe-Monat'],
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:88
sb => subject
PRON => pronoun
Beispiele: [1274, 'Sie'], [476, 'die'], [443, 'wir'], [243, 'Wir'], [220, 'du'], [212, 'es'], [197, 'er'], [180
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:97
mo => modifier
NOUN => noun
Beispiele: [18, 'Stadt'], [18, 'Folge'], [11, 'Tage'], [11, 'September'], [10, 'April'], [9, 'ePaper'], [9, 'Mo
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:97
nmc => numerical component
NUM => numeral
Beispiele: [15, '58'], [13, '30'], [12, '13'], [11, '50'], [10, '7'], [8, '951'], [7, '100'], [6, '92'], [6, '7
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:110
cj => conjunct
X => other
Beispiele: [9, 'Foto-'], [7, 'Text-'], [5, 'Landes-'], [4, 'Video-'], [4, 'Urheber-'], [4, 'Print-'], [4, 'Mund
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:128
mo => modifier
ADP => adposition
Beispiele: [1210, 'in'], [714, 'auf'], [621, 'mit'], [543, 'am'], [470, 'für'], [451, 'zur'], [387, 'im'], [296
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:129
app => apposition
PROPN => proper noun
Beispiele: [17, '“'], [9, 'Irland'], [8, 'CA'], [6, 'WLTP'], [4, 'Street'], [4, 'House'], [3, 'Wieler'], [3, 'W
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:134
pd => predicate
VERB => verb
Beispiele: [283, 'informiert'], [23, 'geschlossen'], [18, 'überlastet'], [18, 'erlaubt'], [18, 'deaktiviert'],
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:138
oa => accusative object
PROPN => proper noun
Beispiele: [27, '“'], [24, '–'], [18, 'Code'], [15, 'WELT'], [11, 'Cookies'], [5, 'Doku'], [5, 'Berlin'], [4, '
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:162
app => apposition
NOUN => noun
Beispiele: [13, 'Nachrichten'], [12, 'Dr.'], [11, 'Art'], [4, '„'], [4, 'GmbH'], [4, 'Dienst'], [3, 'Zuordnung'
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:164
re => repeated element
VERB => verb
Beispiele: [18, 'siehst'], [16, 'können'], [6, 'halten'], [5, 'verarbeiten'], [5, 'stellen'], [5, 'nachzuvollzi
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:169
ag => genitive attribute
PROPN => proper noun
Beispiele: [29, 'WELT'], [25, 'Putins'], [16, 'Deutschlands'], [14, '“'], [14, 'Getty'], [14, 'AGB'], [13, 'Rus
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:176
nk => noun kernel element
DET => determiner
Beispiele: [3476, 'der'], [3166, 'die'], [1438, 'den'], [1319, 'Die'], [937, 'des'], [844, 'dem'], [808, 'eine'
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:193
pnc => proper noun component
NOUN => noun
Beispiele: [43, '„'], [21, '…'], [15, 'Google'], [12, 'Heavy'], [10, 'Video'], [7, 'Facebook'], [6, 'Ziffer'],
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:194
da => dative
NOUN => noun
Beispiele: [30, 'Kunden'], [26, 'Nutzer'], [18, 'Verfasser'], [18, 'Code'], [18, 'Account'], [8, 'Setzung'], [6
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:245
pd => predicate
ADJ => adjective
Beispiele: [57, 'möglich'], [49, 'wichtig'], [40, 'erforderlich'], [25, 'notwendig'], [20, 'ungültig'], [16, 'v
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:269
cj => conjunct
ADJ => adjective
Beispiele: [20, 'kanadische'], [18, 'besuche'], [5, 'öffentlichen'], [4, 'wichtigsten'], [4, 'ggf.'], [4, 'ande
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:288
rc => relative clause
VERB => verb
Beispiele: [36, 'können'], [18, 'unterhalten'], [12, 'kann'], [9, 'ermöglichen'], [9, 'dienen'], [8, 'ermöglich
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:327
pd => predicate
NOUN => noun
Beispiele: [20, 'Telefonnummer'], [18, 'Retweet'], [16, 'Rechtsgrundlage'], [14, 'Ziel'], [11, 'Betreibergesell
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:334
ROOT => None
PROPN => proper noun
Beispiele: [278, 'http://epaper.welt.de'], [108, 'WELT'], [74, '“'], [53, 'Quelle'], [26, '/'], [18, 'Sieh'], [
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:391
cj => conjunct
PROPN => proper noun
Beispiele: [30, 'WELT'], [19, '“'], [15, 'Doku'], [14, 'Berlin'], [13, 'USA'], [12, 'CO2-Emissionen'], [9, 'Str
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:424
mo => modifier
VERB => verb
Beispiele: [28, 'können'], [25, 'deaktivieren'], [23, 'bekommen'], [22, 'ausfüllen'], [20, 'versuchen'], [20, '
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:463
nk => noun kernel element
NUM => numeral
Beispiele: [80, 'zwei'], [64, '1'], [53, '4'], [39, '7'], [38, 'drei'], [37, '2020'], [36, '30'], [35, '6'], [3
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:472
mo => modifier
ADV => adverb
Beispiele: [526, 'auch'], [466, 'so'], [408, 'bereits'], [367, 'immer'], [238, 'nur'], [210, 'noch'], [142, 'je
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:501
sb => subject
PROPN => proper noun
Beispiele: [276, 'WELT'], [114, '“'], [75, '–'], [53, 'Springer'], [48, 'Google'], [24, 'Russland'], [20, 'Date
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:508
ROOT => None
NOUN => noun
Beispiele: [295, 'Informationen'], [30, 'DSGVO'], [25, '…'], [20, 'Nr.'], [20, 'Account'], [18, '„'], [18, 'erf
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:588
cj => conjunct
VERB => verb
Beispiele: [46, 'können'], [40, 'klicken'], [26, '„'], [25, 'nutzen'], [22, 'teilen'], [20, 'überprüft'], [20,
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:602
mo => modifier
ADJ => adjective
Beispiele: [281, 'hochaktuell'], [91, 'muss'], [62, 'erneut'], [54, 'direkt'], [52, 'später'], [42, 'anscheinen
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:821
pnc => proper noun component
PROPN => proper noun
Beispiele: [150, 'Axel'], [79, 'Google'], [42, 'WELT'], [42, 'The'], [34, 'Wladimir'], [34, 'Media'], [21, 'N24
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1114
ROOT => None
VERB => verb
Beispiele: [324, 'steht'], [322, 'können'], [282, 'lautet'], [178, 'kann'], [142, 'sagte'], [124, '„'], [93, 'f
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1203
nk => noun kernel element
PROPN => proper noun
Beispiele: [390, '–'], [266, '“'], [101, 'Deutschland'], [75, 'Springer'], [69, 'Google'], [60, 'WELT'], [58, '
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1265
ag => genitive attribute
NOUN => noun
Beispiele: [282, 'Artikels'], [85, 'Website'], [85, 'Daten'], [68, 'Kunden'], [54, 'Person'], [45, 'Coronavirus
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1472
oc => clausal object
VERB => verb
Beispiele: [52, 'gespeichert'], [44, 'können'], [41, 'gestellt'], [40, 'verhindern'], [39, 'übermittelt'], [36,
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Anzahl:1523
cj => conjunct
NOUN => noun
Beispiele: [29, 'Telefonnummer'], [26, 'App'], [24, 'Informationen'], [23, 'Browser'], [21, 'Nutzung'], [21, 'C
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Anzahl:1879
oa => accusative object
NOUN => noun
Beispiele: [155, 'Informationen'], [142, 'Daten'], [57, 'Inhalte'], [54, 'Tweet'], [47, 'Möglichkeit'], [44, 'F
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Anzahl:2323
sb => subject
NOUN => noun
Beispiele: [282, 'Ausgabe'], [281, 'Kurz-Link'], [107, 'StepStone'], [103, 'Daten'], [82, 'Kunde'], [78, 'Mensc
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Anzahl:2470
nk => noun kernel element
ADJ => adjective
Beispiele: [335, 'Weitere'], [283, 'vollständige'], [109, 'weitere'], [98, 'anderen'], [88, 'andere'], [84, 'pe
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Anzahl:4359
nk => noun kernel element
NOUN => noun
Beispiele: [351, 'Verfügung'], [290, 'ePaper'], [284, 'Vorabend'], [128, 'Website'], [113, 'StepStone'], [79, '
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Beim kostbaren Barte des Drachen!