可以使用 allennlp.predictors.predictor 的 predict 方法来获取依赖分析结果。然后，可以使用 result 对象的 tags 和 predicted_dependencies 属性来获取具体的标签和依存关系。

示例代码：

from allennlp.predictors.predictor import Predictor
from overrides import overrides

class MyDependencyParser(Predictor):

    def __init__(self, model, dataset_reader) -> None:
        super().__init__(model, dataset_reader)

    @overrides
    def predict(self, sentence: str) -> dict:
        result = super().predict(sentence)
        tags = result['tags']  # 获取标签
        predicted_dependencies = result['predicted_dependencies']  # 获取依存关系
        num_tags = len(tags)
        num_pred_dependencies = len(predicted_dependencies)
        print(f"tags 数量：{num_tags}")
        print(f"predicted_dependencies 数量：{num_pred_dependencies}")
        return result
        
if __name__ == '__main__':
    # 可以根据实际情况修改以下代码中的路径和模型名称
    model_path = "model.tar.gz"
    predictor = MyDependencyParser.from_path(model_path)
    sentence = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
    predictor.predict(sentence)

在上述示例代码中，我们继承了 Predictor 类，并重写了 predict 方法，以获取和输出标签和依存关系的数量。在测试时，我们通过 from_path 方法加载预训练的模型并使用 predict 方法对输入的句子进行预测。