Annotationsreport

# Belegstellen

33 (Alle anzeigen)

# Token

1060

Annotierende

LS, VS

KE Kern-Typ

Vorname_Person_X

Kern

Person_X_charakterisierendes_Zitat

Kern

Nachname_Person_X

Kern

Konstruktionselemente (KE)

Belegstellen

Realisierung(en)

Vorname_Person_X

(34) Gesamt

PROPN (30)
NOUN (3)
(1)
PROPN+PUNCT+PROPN (1)
CNI (1)
Person_X_charakterisierendes_Zitat

(34) Gesamt

PRON+AUX+DET+NOUN+PART+ADV+VERB (2)
PRON+AUX+NOUN (2)
PRON+X+PUNCT+ADV+ADV+DET+NOUN (2)
PROPN (2)
PROPN+PROPN (1)
PRON+VERB+PRON (1)
PRON+VERB+PUNCT+SCONJ+PRON+ADP+PRON+NOUN+VERB (1)
PRON+VERB+PRON+ADV+ADV (1)
VERB+PRON+PRON+DET+NOUN+NUM (1)
NOUN+ADJ (1)
AUX+PRON+PRON (1)
NOUN+PUNCT+PRON+NOUN+VERB (1)
DET+NOUN+AUX+ADV (1)
PROPN+PROPN+PROPN (1)
ADP+PRON+VERB+DET+NOUN (1)
PRON+AUX+PRON+ADV+ADJ (1)
PRON+VERB+ADP+DET+NOUN (1)
PRON+AUX+ADV (1)
PRON+AUX+DET+NOUN (1)
ADV+ADV+ADV+ADV (1)
AUX+ADJ (1)
PRON+AUX+VERB+PUNCT+CCONJ+PART+VERB (1)
PRON+AUX+NUM+NOUN+NOUN (1)
X+NOUN (1)
PRON+AUX+PROPN (1)
ADV+AUX+PROPN (1)
PRON+AUX+ADJ (1)
PRON (1)
SCONJ+ADJ+X+PROPN (1)
PRON+VERB+ADV (1)
PRON+AUX+VERB+AUX (1)
INTJ (1)
Nachname_Person_X

(34) Gesamt

PROPN (28)
(2)
NOUN (2)
X (2)
PROPN+PROPN (1)
PRON (1)

Belegstellen

Muster

(31) Gesamt

Vorname_Person_X
Person_X_charakterisierendes_Zitat
Nachname_Person_X
(2)
PROPN
PROPN
PROPN
(2)
PROPN
PRON+AUX+NOUN
PROPN
(1)
PROPN+PUNCT+PROPN
PRON+AUX+VERB+AUX
PROPN
(1)
NOUN
ADP+PRON+VERB+DET+NOUN
X
(1)
PROPN
PRON+VERB+ADV
PROPN
(1)
PROPN
PRON+AUX+ADV
PROPN
(1)
PROPN
NOUN+ADJ
PROPN
(1)
PROPN
PRON+AUX+ADJ
PROPN
(1)
PROPN
PROPN+PROPN
PROPN
(1)
PROPN
NOUN+PUNCT+PRON+NOUN+VERB
NOUN
(1)
PROPN
PRON+VERB+PUNCT+SCONJ+PRON+ADP+PRON+NOUN+VERB
PROPN
(1)
PROPN
PRON+VERB+ADP+DET+NOUN
PROPN
(1)
PROPN
PRON+AUX+VERB+PUNCT+CCONJ+PART+VERB
PROPN
(1)
PROPN
ADV+ADV+ADV+ADV
PROPN
(1)
PROPN
PRON+VERB+PRON
PROPN
(1)
PROPN
SCONJ+ADJ+X+PROPN
(1)
X+NOUN
(1)
NOUN
ADV+AUX+PROPN
NOUN
(1)
NOUN
DET+NOUN+AUX+ADV
PROPN
(1)
PROPN
PRON+AUX+PROPN
PROPN
(1)
PROPN
PRON+AUX+PRON+ADV+ADJ
PROPN
(1)
PROPN
AUX+ADJ
PROPN
(1)
PROPN
PRON+AUX+DET+NOUN
PROPN
(1)
PROPN
PRON+AUX+NUM+NOUN+NOUN
PROPN
(1)
PROPN
VERB+PRON+PRON+DET+NOUN+NUM
PRON
(1)
PROPN
AUX+PRON+PRON
PROPN
(1)
PROPN
PRON
PROPN
(1)
PROPN
INTJ
PROPN
(1)
PROPN
PRON+VERB+PRON+ADV+ADV
X

(1) Gesamt

Person_X_charakterisierendes_Zitat
Nachname_Person_X
Vorname_Person_X
(1)
PROPN+PROPN+PROPN
PROPN+PROPN
CNI

(1) Gesamt

Vorname_Person_X
Person_X_charakterisierendes_Zitat
Nachname_Person_X
Vorname_Person_X
Person_X_charakterisierendes_Zitat
Nachname_Person_X
(1)
PROPN
PRON+X+PUNCT+ADV+ADV+DET+NOUN
PROPN
PROPN
PRON+AUX+DET+NOUN+PART+ADV+VERB
PROPN

Konstruktionselemente (KE)

Filler

Vorname_Person_X
Heiko ( 5.4937) ( 8 )
Angela ( 2.4076) ( 3 )
Erwin ( 2.1157) ( 3 )
Daniela ( 2.0965) ( 3 )
Ingo ( 2.026) ( 3 )
Boris ( 1.7173) ( 2 )
Karl ( 1.6963) ( 2 )
Giovanni ( 1.6134) ( 2 )
Oliver ( 1.5942) ( 2 )
Guido ( 1.4866) ( 2 )
Sonja ( 1.4664) ( 2 )
Giuseppe ( 1.4536) ( 2 )
Pietro ( 1.4269) ( 2 )
Carl ( 1.4194) ( 2 )
Sascha ( 1.4188) ( 2 )
Merkel ( 1.4159) ( 2 )
Francesco ( 1.4088) ( 2 )
Pascal ( 1.3964) ( 2 )
Jonathan ( 1.3541) ( 2 )
Volker ( 1.3516) ( 2 )
Alfons ( 1.3312) ( 2 )
Sepp ( 0.9275) ( 1 )
Björk ( 0.9266) ( 1 )
Ariane ( 0.923) ( 1 )
Fritze ( 0.920) ( 1 )
Sandro ( 0.9184) ( 1 )
Margarethe ( 0.9021) ( 1 )
Waldemar ( 0.8967) ( 1 )
Jenny ( 0.8956) ( 1 )
Gerhard ( 0.8803) ( 1 )
Bill ( 0.8746) ( 1 )
Victoria ( 0.8574) ( 1 )
Tom ( 0.8492) ( 1 )
Margaretha ( 0.8486) ( 1 )
Linda ( 0.8474) ( 1 )
Donald ( 0.8428) ( 1 )
Horst ( 0.8417) ( 1 )
Heinze ( 0.8413) ( 1 )
Margarete ( 0.8313) ( 1 )
Rolfe ( 0.831) ( 1 )
Björling ( 0.8283) ( 1 )
Paule ( 0.8224) ( 1 )
Maxe ( 0.8197) ( 1 )
Ingemar ( 0.8125) ( 1 )
Bjørnson ( 0.8123) ( 1 )
Margareta ( 0.812) ( 1 )
Bjørn ( 0.8057) ( 1 )
Arianna ( 0.8047) ( 1 )
Bjarni ( 0.8042) ( 1 )
Justin ( 0.8042) ( 1 )
Person_X_charakterisierendes_Zitat
Blut-und-Boden-Ideologie ( 1.5557) ( 2 )
Ein-Kind-Politik ( 1.5248) ( 2 )
Amerika ( 1.3737) ( 2 )
Europa ( 1.3534) ( 2 )
Schwan ( 0.932) ( 1 )
Dynamit ( 0.9315) ( 1 )
Schlammschlacht ( 0.9277) ( 1 )
musst ( 0.9147) ( 1 )
Weizenbier ( 0.9067) ( 1 )
Hanseat ( 0.9053) ( 1 )
Ball ( 0.9022) ( 1 )
peinlich ( 0.8988) ( 1 )
hungere ( 0.8979) ( 1 )
äh ( 0.8938) ( 1 )
Hauptsache ( 0.8935) ( 1 )
Ich ( 0.8893) ( 1 )
gibt ( 0.8846) ( 1 )
gekifft ( 0.8823) ( 1 )
stehe ( 0.876) ( 1 )
Tanks ( 0.873) ( 1 )
drin ( 0.865) ( 1 )
Deutschland ( 0.8636) ( 1 )
Straßenschlacht ( 0.8251) ( 1 )
Flasche ( 0.8229) ( 1 )
bereit ( 0.8167) ( 1 )
peinigend ( 0.8156) ( 1 )
schaffen ( 0.8084) ( 1 )
Weißbier ( 0.8041) ( 1 )
fertig ( 0.801) ( 1 )
Boulevard ( 0.7842) ( 1 )
Kann ( 0.7828) ( 1 )
Täter-Opfer-Ausgleich ( 0.7827) ( 1 )
Dynamic ( 0.7819) ( 1 )
Lagerbier ( 0.7778) ( 1 )
Wir ( 0.7777) ( 1 )
Entscheidungsschlacht ( 0.7738) ( 1 )
Strassenschlachten ( 0.7733) ( 1 )
Geisterschlacht ( 0.772) ( 1 )
unheimlich ( 0.771) ( 1 )
Can ( 0.7693) ( 1 )
Nacht-und-Nebel-Aktion ( 0.7659) ( 1 )
Schwur ( 0.7652) ( 1 )
Van-der-Waals-Kräfte ( 0.7652) ( 1 )
hungrig ( 0.7649) ( 1 )
Altbier ( 0.7647) ( 1 )
Schwamm ( 0.7645) ( 1 )
schmerzlich ( 0.7627) ( 1 )
Mir ( 0.7617) ( 1 )
Katz-und-Maus-Spiel ( 0.7612) ( 1 )
Geben ( 0.7546) ( 1 )
Nachname_Person_X
Merkel ( 2.5102) ( 3 )
Becker ( 2.4505) ( 3 )
Macron ( 2.2112) ( 3 )
Putin ( 2.1797) ( 3 )
Trapattoni ( 1.8801) ( 2 )
Westerwelle ( 1.7892) ( 2 )
Elvers ( 1.7695) ( 2 )
Piantoni ( 1.6526) ( 2 )
Trapani ( 1.6228) ( 2 )
Facchetti ( 1.6073) ( 2 )
Schröder ( 1.5635) ( 2 )
Trump ( 1.5374) ( 2 )
Hartmann ( 1.502) ( 2 )
Elms ( 1.4756) ( 2 )
Elvis ( 1.4734) ( 2 )
Seehofer ( 1.4641) ( 2 )
Elgar ( 1.4639) ( 2 )
Lehmann ( 1.4549) ( 2 )
Westerplatte ( 1.4468) ( 2 )
Schumacher ( 1.4395) ( 2 )
Kanzlerin ( 1.438) ( 2 )
Maier ( 1.4276) ( 2 )
Westerhof ( 1.3765) ( 2 )
Westermann ( 1.3671) ( 2 )
Westerberg ( 1.3636) ( 2 )
Lagerfeld ( 0.9466) ( 1 )
Rummenigge ( 0.9399) ( 1 )
Beckham ( 0.9265) ( 1 )
Hrubesch ( 0.9258) ( 1 )
Nietzsche ( 0.9252) ( 1 )
Kahn ( 0.9212) ( 1 )
Herberger ( 0.9177) ( 1 )
Stromberg ( 0.9108) ( 1 )
Stoiber ( 0.906) ( 1 )
Schreinemakers ( 0.8845) ( 1 )
Matthäus ( 0.8827) ( 1 )
Selb ( 0.8794) ( 1 )
Wagner ( 0.8638) ( 1 )
Bieber ( 0.8573) ( 1 )
di ( 0.8498) ( 1 )
Sommer ( 0.8453) ( 1 )
Clinton ( 0.8247) ( 1 )
Wagenfeld ( 0.8213) ( 1 )
Cahn ( 0.8075) ( 1 )
Hosenfeld ( 0.8072) ( 1 )
Contarini ( 0.8048) ( 1 )
Winterfeld ( 0.7994) ( 1 )
Sommerfeld ( 0.7992) ( 1 )
Wickham ( 0.797) ( 1 )
Grantham ( 0.7954) ( 1 )

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