Word Frequency
2024-07-18
Техническая информация и библиотеки
rm(list = ls())
date()
## [1] "Sat Feb 8 02:00:19 2025"
sessionInfo()
## R version 4.4.2 (2024-10-31)
## Platform: x86_64-apple-darwin20
## Running under: macOS Ventura 13.7.3
##
## Matrix products: default
## BLAS: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.4-x86_64/Resources/lib/libRblas.0.dylib
## LAPACK: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/4.4-x86_64/Resources/lib/libRlapack.dylib; LAPACK version 3.12.0
##
## locale:
## [1] en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/C/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8
##
## time zone: Europe/Moscow
## tzcode source: internal
##
## attached base packages:
## [1] stats graphics grDevices datasets utils methods base
##
## loaded via a namespace (and not attached):
## [1] digest_0.6.36 R6_2.5.1 fastmap_1.2.0 xfun_0.49
## [5] cachem_1.1.0 knitr_1.49 htmltools_0.5.8.1 rmarkdown_2.27
## [9] lifecycle_1.0.4 cli_3.6.3 sass_0.4.9 renv_1.0.11
## [13] jquerylib_0.1.4 compiler_4.4.2 rstudioapi_0.16.0 tools_4.4.2
## [17] evaluate_1.0.1 bslib_0.7.0 yaml_2.3.10 jsonlite_1.8.8
## [21] rlang_1.1.4Билиотеки
library(dplyr)
library(quanteda)
library(ggplot2)
library(stringr)
library(quanteda.textplots)
library(quanteda.textstats)Загрузка объектов
#load(file = "Corpus_S.Rdata")
load(file = "Tokens_S.Rdata")
load(file = "Dictionary.RData")
load(file = "Tokens_S3.Rdata")Для анализ объединенил три текста по разным картинкам от одного изспытуемого в один. Частотный анализ логичнее провести по испытуемым, а не текстам. Какие слова использовал испытуемый хотя бы по одной из картинок.
Полный список слов c обозначением части речи:
nrow(Dictionary)
## [1] 1938
Dictionary |>
select(-Word_POS) |>
arrange(Word)
## Word POS
## 1 а CONJ
## 2 а S
## 3 а PART
## 4 абсолютно ADV
## 5 авантюра S
## 6 авторитарный A
## 7 авторитет S
## 8 ага PART
## 9 агрессивный A
## 10 агрессия S
## 11 адекватно ADV
## 12 адекватный A
## 13 активно ADV
## 14 алкоголь S
## 15 алкогольный A
## 16 ама S
## 17 америка S
## 18 американский A
## 19 анекдот S
## 20 анна S
## 21 аннабель S
## 22 антипатия S
## 23 анфас ADV
## 24 аня S
## 25 ассоциация S
## 26 ассоциировать V
## 27 афиша S
## 28 б PART
## 29 баба S
## 30 бабушка S
## 31 бандит S
## 32 бант S
## 33 бедный A
## 34 бежать V
## 35 без PR
## 36 безмолвный A
## 37 безопасность S
## 38 безразличие S
## 39 безразличный A
## 40 безучастный A
## 41 безысходность S
## 42 белый A
## 43 белье S
## 44 беременный A
## 45 берлога S
## 46 беседа S
## 47 беседовать V
## 48 беспокоиться V
## 49 беспокойный A
## 50 беспокойство S
## 51 бестактность S
## 52 биологический A
## 53 бить V
## 54 благодаря PR
## 55 близкие S
## 56 близкий A
## 57 близко ADV
## 58 бля INTJ
## 59 блядушник? S
## 60 богатый A
## 61 боже S
## 62 бой S
## 63 более ADV
## 64 болеть V
## 65 болтать V
## 66 боль S
## 67 больница S
## 68 больной S
## 69 больше ADV
## 70 большинство S
## 71 большой A
## 72 бордель S
## 73 бормотать V
## 74 бороться V
## 75 борьба S
## 76 бояться V
## 77 брак S
## 78 брат S
## 79 братик S
## 80 брать V
## 81 бровь S
## 82 бросать V
## 83 будто CONJ
## 84 будто PART
## 85 будущее S
## 86 будущий A
## 87 бы PART
## 88 быстро ADV
## 89 быть V
## 90 в PR
## 91 важность S
## 92 важный A
## 93 вакансия S
## 94 вариант S
## 95 вариация S
## 96 ваш APRO
## 97 вблизи ADV
## 98 вглядываться V
## 99 вдаль ADV
## 100 вдвоем ADV
## 101 вдруг ADV
## 102 ведь PART
## 103 ведь CONJ
## 104 везти V
## 105 веревка S
## 106 вернее ADV
## 107 вернуть V
## 108 вернуться V
## 109 верный A
## 110 вероятно ADV
## 111 вероятный A
## 112 версия S
## 113 веселие S
## 114 веселиться V
## 115 весело ADV
## 116 веселый A
## 117 вести V
## 118 весь APRO
## 119 вечер S
## 120 вещество S
## 121 вещь S
## 122 взаимодействие S
## 123 взаимодействовать V
## 124 взаимоотношение S
## 125 взаимоотношения S
## 126 взволнованно ADV
## 127 взгляд S
## 128 взглядывать V
## 129 вздыхать V
## 130 взрослый A
## 131 взрослый S
## 132 взять V
## 133 взяться V
## 134 вид S
## 135 видеть V
## 136 видеться V
## 137 видимо ADV
## 138 виднеться V
## 139 видно ADV
## 140 видный A
## 141 вина S
## 142 виноватый A
## 143 висеть V
## 144 вить V
## 145 вкладка S
## 146 вкладывание S
## 147 вкладывать V
## 148 влюбленный A
## 149 влюблять V
## 150 вляпываться V
## 151 вляться? V
## 152 вместе ADV
## 153 вмешиваться V
## 154 вне PR
## 155 внешний A
## 156 вникать V
## 157 внимание S
## 158 внимательно ADV
## 159 внимать V
## 160 внук S
## 161 внучка S
## 162 внушать V
## 163 во PR
## 164 во-первых ADV
## 165 возвращаться V
## 166 возле PR
## 167 возлюбить V
## 168 возлюбленная S
## 169 возлюбленный A
## 170 возможно ADV
## 171 возможность S
## 172 возможный A
## 173 возмущение S
## 174 возникать V
## 175 возраст S
## 176 возрастной A
## 177 война S
## 178 волнение S
## 179 волноваться V
## 180 волос S
## 181 воля S
## 182 вон PART
## 183 вообще ADV
## 184 вообще-то ADV
## 185 вопрос S
## 186 вопросительный A
## 187 воспитание S
## 188 воспитанница S
## 189 воспитывать V
## 190 воспринимать V
## 191 восстанавливать V
## 192 восхищаться V
## 193 восхищение S
## 194 вот PART
## 195 вот-вот ADV
## 196 впервой ADV
## 197 вполне ADV
## 198 вранье S
## 199 врать V
## 200 вредный A
## 201 время S
## 202 вроде PR
## 203 вроде PART
## 204 вряд ADV
## 205 все SPRO
## 206 все ADV
## 207 все-таки PART
## 208 всегда ADVPRO
## 209 вскакивать V
## 210 вспыльчивость S
## 211 вставать V
## 212 встреча S
## 213 встречать V
## 214 встречаться V
## 215 встряхивать V
## 216 вступать V
## 217 вступительный A
## 218 всячески ADV
## 219 второй ANUM
## 220 вы SPRO
## 221 выбегать V
## 222 выбирать V
## 223 вывод S
## 224 выглядеть V
## 225 выдумывать V
## 226 выигрывать V
## 227 выкуривать V
## 228 вылавливать V
## 229 выливать V
## 230 выпадать V
## 231 выпивать V
## 232 выполнять V
## 233 выражение S
## 234 вырываться V
## 235 высказываться V
## 236 выслуживать V
## 237 выслушивать V
## 238 высматривать V
## 239 высокий A
## 240 выставлять V
## 241 выступать V
## 242 высыпаться V
## 243 выход S
## 244 выходить V
## 245 выяснение S
## 246 выяснивать V
## 247 выяснять V
## 248 где ADVPRO
## 249 где-то ADVPRO
## 250 героиня S
## 251 герой S
## 252 главный A
## 253 глаз S
## 254 глобальный A
## 255 глупость S
## 256 глупый A
## 257 гнев S
## 258 говорить V
## 259 год S
## 260 голова S
## 261 головной A
## 262 голый A
## 263 гольцман S
## 264 гордый A
## 265 горничная S
## 266 горничный A
## 267 горький A
## 268 господи INTJ
## 269 гостевой A
## 270 гостиная S
## 271 гостиница S
## 272 гость S
## 273 готовить V
## 274 готовиться V
## 275 готовый A
## 276 граница S
## 277 грубо ADV
## 278 грубый A
## 279 грудь S
## 280 грустить V
## 281 грустненький? A
## 282 грустно ADV
## 283 грустный A
## 284 грусть S
## 285 грызть V
## 286 губа S
## 287 гувернантка S
## 288 гулять V
## 289 да CONJ
## 290 да PART
## 291 давать V
## 292 давить V
## 293 давление S
## 294 давно ADV
## 295 даже PART
## 296 даже CONJ
## 297 далее ADV
## 298 далеко ADV
## 299 дальнейший A
## 300 дама S
## 301 данный A
## 302 два NUM
## 303 двенадцать NUM
## 304 дверь S
## 305 двигаться V
## 306 движение S
## 307 двинуться V
## 308 двое NUM
## 309 двойка S
## 310 двор S
## 311 девочка S
## 312 девушка S
## 313 действие S
## 314 делать V
## 315 делиться V
## 316 дело S
## 317 деловой A
## 318 демонстративный A
## 319 день S
## 320 держать V
## 321 держаться V
## 322 дернуть V
## 323 деспотичный A
## 324 десять NUM
## 325 деталь S
## 326 детский A
## 327 джаз S
## 328 джентльмен S
## 329 диалог S
## 330 диван S
## 331 диванчик S
## 332 для PR
## 333 дневник S
## 334 до PR
## 335 добиваться V
## 336 добрый A
## 337 доверять V
## 338 довольно ADV
## 339 довольный A
## 340 догнать V
## 341 додавливать? V
## 342 докапываться V
## 343 долг S
## 344 долго ADV
## 345 долгоиграющий A
## 346 должно ADV
## 347 должность S
## 348 должный A
## 349 дом S
## 350 дома ADV
## 351 домашний A
## 352 домой ADV
## 353 доносить V
## 354 дополнительный A
## 355 допрос S
## 356 допускать V
## 357 дорогой A
## 358 досада S
## 359 досиживать V
## 360 доставать V
## 361 достаточно ADV
## 362 достучаться V
## 363 дочитывать V
## 364 дочка S
## 365 дочь S
## 366 драка S
## 367 друг S
## 368 другой APRO
## 369 дружить V
## 370 думать V
## 371 дура S
## 372 дурак S
## 373 дуться V
## 374 дух S
## 375 дядюшка S
## 376 евгений S
## 377 его APRO
## 378 единственный A
## 379 ее APRO
## 380 если CONJ
## 381 естественно ADV
## 382 есть V
## 383 ехать V
## 384 ехидно ADV
## 385 ехидный A
## 386 еще ADV
## 387 жалеть V
## 388 жалкий A
## 389 жаль ADV
## 390 жанр S
## 391 ждать V
## 392 же PART
## 393 желание S
## 394 желать V
## 395 железный A
## 396 жена S
## 397 женатый A
## 398 жениться V
## 399 жених S
## 400 женский A
## 401 женщина S
## 402 жертва S
## 403 жест S
## 404 живой A
## 405 жизненный A
## 406 жизнь S
## 407 жить V
## 408 жутко ADV
## 409 за PR
## 410 забавно ADV
## 411 забирать V
## 412 забота S
## 413 заботить V
## 414 заботиться V
## 415 заботливо ADV
## 416 заботливый A
## 417 забывать V
## 418 забываться V
## 419 заведение S
## 420 завершаться V
## 421 зависимость S
## 422 завод S
## 423 заводить V
## 424 завтра ADV
## 425 завязнуть V
## 426 завязываться V
## 427 загадочно ADV
## 428 загадочный A
## 429 заглаживать V
## 430 заглядывать V
## 431 заговаривать V
## 432 задабривать V
## 433 задавать V
## 434 задание S
## 435 задерживать V
## 436 задний A
## 437 задолбать? V
## 438 задумчивый A
## 439 задумываться V
## 440 заигрывать V
## 441 заинтересованность S
## 442 заинтересованный A
## 443 заинтересовывать V
## 444 зайти V
## 445 закалывать V
## 446 заканчивать V
## 447 заканчиваться V
## 448 закидывать V
## 449 заключать V
## 450 закон S
## 451 законный A
## 452 закрытый A
## 453 закуривать V
## 454 замечание S
## 455 замечать V
## 456 замуж ADV
## 457 занимать V
## 458 заниматься V
## 459 занятие S
## 460 занятый A
## 461 запах S
## 462 запеленывать V
## 463 запечатлевать V
## 464 заподозривать V
## 465 запрещать V
## 466 засмеяться V
## 467 заставать V
## 468 заставлять V
## 469 застукивать V
## 470 заступаться V
## 471 затевать V
## 472 захотеть V
## 473 зачем ADVPRO
## 474 защищать V
## 475 звать V
## 476 звук S
## 477 здесь ADVPRO
## 478 здороваться V
## 479 здоровый A
## 480 зеркало S
## 481 злиться V
## 482 зло S
## 483 злоба S
## 484 злой A
## 485 злость S
## 486 знак S
## 487 знакомая S
## 488 знакомиться V
## 489 знакомство S
## 490 знакомый S
## 491 знакомый A
## 492 знать V
## 493 значит ADV
## 494 золотой A
## 495 зрелище S
## 496 зрение S
## 497 зритель S
## 498 зуб S
## 499 и CONJ
## 500 игнорировать V
## 501 игра S
## 502 играть V
## 503 играться V
## 504 игрушка S
## 505 идеально ADV
## 506 идеальный A
## 507 идиотка S
## 508 идти V
## 509 из PR
## 510 из-за PR
## 511 избавляться V
## 512 избалованный A
## 513 избаловывать V
## 514 избегать V
## 515 извинять V
## 516 извиняться V
## 517 излюбленный A
## 518 измена S
## 519 изменять V
## 520 изменяться V
## 521 изначально ADV
## 522 изображать V
## 523 изумление S
## 524 изумлять V
## 525 или CONJ
## 526 именно PART
## 527 иметь V
## 528 имя S
## 529 иначе CONJ
## 530 иногда ADV
## 531 инородный A
## 532 интеллектуальный A
## 533 интеллигентный A
## 534 интервью S
## 535 интерес S
## 536 интересно ADV
## 537 интересность? S
## 538 интересный A
## 539 интересовать V
## 540 интересоваться V
## 541 интерпретировать V
## 542 интрижка S
## 543 информация S
## 544 искать V
## 545 использовать V
## 546 исправлять V
## 547 испуг S
## 548 испуганно ADV
## 549 испугать V
## 550 испугаться V
## 551 испытывать V
## 552 испытываться V
## 553 история S
## 554 итог S
## 555 их APRO
## 556 к PR
## 557 кабинет S
## 558 каверзный A
## 559 кадр S
## 560 каждый APRO
## 561 кажется ADV
## 562 казаться V
## 563 как CONJ
## 564 как ADVPRO
## 565 как-нибудь ADVPRO
## 566 как-то ADVPRO
## 567 какой APRO
## 568 какой-нибудь APRO
## 569 какой-то APRO
## 570 капризничать V
## 571 капризный A
## 572 картина S
## 573 картинка S
## 574 касаться V
## 575 кафе S
## 576 кафешок? S
## 577 качество S
## 578 квартира S
## 579 кино S
## 580 кинуть V
## 581 кит S
## 582 классика S
## 583 классный A
## 584 класть V
## 585 клуб S
## 586 книга S
## 587 книжка S
## 588 книжный A
## 589 ко PR
## 590 когда CONJ
## 591 когда ADVPRO
## 592 когда-то ADVPRO
## 593 кокетливый A
## 594 коктейль S
## 595 коллега S
## 596 кольцо S
## 597 командировка S
## 598 комментарий S
## 599 коммуницировать? V
## 600 комната S
## 601 компания S
## 602 комплимент S
## 603 компромисс S
## 604 комфортно ADV
## 605 конец S
## 606 конечно ADV
## 607 конструктивно ADV
## 608 конструктивный A
## 609 контакт S
## 610 контактировать V
## 611 конфиденциальный A
## 612 конфликт S
## 613 конфликтный A
## 614 концовка S
## 615 кормить V
## 616 коробочка S
## 617 короткий A
## 618 короче ADV
## 619 корпус S
## 620 косметика S
## 621 косяк S
## 622 котенок S
## 623 котик S
## 624 который APRO
## 625 кофе S
## 626 край S
## 627 крайний A
## 628 красавица S
## 629 красивый A
## 630 краситься V
## 631 красный A
## 632 красота S
## 633 крепкий A
## 634 крепко ADV
## 635 кресло S
## 636 кристи S
## 637 кричать V
## 638 кроватка S
## 639 кроха S
## 640 кстати ADV
## 641 кто SPRO
## 642 кто-то SPRO
## 643 куда ADVPRO
## 644 куда-то ADVPRO
## 645 кукла S
## 646 кулак S
## 647 кулек S
## 648 курить V
## 649 кусочек S
## 650 куча S
## 651 кушетка S
## 652 ладиться V
## 653 ладно PART
## 654 лаконично ADV
## 655 левый A
## 656 легализоваться V
## 657 легкий A
## 658 легко ADV
## 659 лежать V
## 660 лезть V
## 661 летний A
## 662 ли PART
## 663 либо CONJ
## 664 линия S
## 665 литература S
## 666 лицо S
## 667 лично ADV
## 668 личный A
## 669 лишний A
## 670 лишь PART
## 671 лобызаться V
## 672 лукавый A
## 673 любимый A
## 674 любить V
## 675 любовник S
## 676 любовница S
## 677 любовный A
## 678 любовь S
## 679 любой APRO
## 680 любопытство S
## 681 м S
## 682 макияж S
## 683 маленький A
## 684 мало ADV
## 685 малолетняя S
## 686 малый A
## 687 малыш S
## 688 малышка S
## 689 мама S
## 690 манера S
## 691 маньяк S
## 692 марафет S
## 693 март S
## 694 марта S
## 695 материнский A
## 696 материнство S
## 697 мать S
## 698 мгновение S
## 699 медицинский A
## 700 медсестра S
## 701 между PR
## 702 мема? S
## 703 менее ADV
## 704 ментальный A
## 705 мера S
## 706 мероприятие S
## 707 мертвый A
## 708 место S
## 709 мечта S
## 710 мечтательный A
## 711 мечтать V
## 712 мило ADV
## 713 милый A
## 714 минус S
## 715 минута S
## 716 минутка S
## 717 мир S
## 718 мирно ADV
## 719 младенец S
## 720 младший A
## 721 мнение S
## 722 многий APRO
## 723 много ADV
## 724 может ADV
## 725 можно ADV
## 726 мой APRO
## 727 молить V
## 728 молодой A
## 729 момент S
## 730 моральный A
## 731 мочь V
## 732 мудрость S
## 733 муж S
## 734 мужик S
## 735 мужской A
## 736 мужчина S
## 737 мутить V
## 738 мучительный A
## 739 мы SPRO
## 740 мысль S
## 741 мягкий A
## 742 мягко ADV
## 743 на PR
## 744 наблюдать V
## 745 наброситься V
## 746 наверно ADV
## 747 наверное ADV
## 748 наверняка PART
## 749 наводить V
## 750 навредить V
## 751 навсегда ADV
## 752 нагружать V
## 753 над PR
## 754 надавливать V
## 755 надеяться V
## 756 надо ADV
## 757 надоедать V
## 758 надумывать V
## 759 назойливый A
## 760 называть V
## 761 называться V
## 762 наивный A
## 763 наказывать V
## 764 наклон S
## 765 наклонять V
## 766 наклоняться V
## 767 наконец ADV
## 768 накрасить V
## 769 налаживать V
## 770 намекать V
## 771 намерение S
## 772 намеренный A
## 773 намного ADV
## 774 наносить V
## 775 наоборот ADV
## 776 написать V
## 777 напоминать V
## 778 направлять V
## 779 например ADV
## 780 напролет ADV
## 781 напряженно ADV
## 782 напряженный A
## 783 напугать V
## 784 наругать? V
## 785 нарушать V
## 786 наряд S
## 787 наседать V
## 788 насколько ADV
## 789 наскучивать V
## 790 насмешка S
## 791 наставлять V
## 792 настаивать V
## 793 настойчиво ADV
## 794 настойчивость S
## 795 настойчивый A
## 796 настолько ADV
## 797 настоящее S
## 798 настоящий A
## 799 настраивать V
## 800 настроение S
## 801 наступать V
## 802 насчет PR
## 803 наталкивать V
## 804 научать V
## 805 нахмуривать V
## 806 находить V
## 807 находиться V
## 808 начало S
## 809 начальник S
## 810 начальство S
## 811 начинать V
## 812 начинаться V
## 813 начинающий A
## 814 не PART
## 815 неаккуратный A
## 816 небольшой A
## 817 небрежно ADV
## 818 невкусно ADV
## 819 невоспитанность S
## 820 негативный A
## 821 недавно ADV
## 822 неделя S
## 823 недовольно ADV
## 824 недовольный A
## 825 недовольство S
## 826 недопонимание S
## 827 недоумение S
## 828 нежелание S
## 829 нежелательно ADV
## 830 нежность S
## 831 незаинтересованность S
## 832 незамужний A
## 833 незнакомец S
## 834 неизвестно ADV
## 835 неинтересный A
## 836 некий APRO
## 837 некомфортно? ADV
## 838 некоторый APRO
## 839 нелегкий A
## 840 нелепый A
## 841 нелестный A
## 842 неловко ADV
## 843 неловкость S
## 844 нельзя ADV
## 845 немало ADV
## 846 немного ADV
## 847 немножечко ADV
## 848 немножко ADV
## 849 немой A
## 850 ненаглядный A
## 851 ненормально ADV
## 852 ненужный A
## 853 необходимость S
## 854 необычно ADV
## 855 неожиданно ADV
## 856 неожиданность S
## 857 неожиданный A
## 858 неопределенность S
## 859 непонимание S
## 860 непонятно ADV
## 861 непонятный A
## 862 непосредственно ADV
## 863 непотребство S
## 864 неправильно ADV
## 865 неприличный A
## 866 неприязнь S
## 867 неприятно ADV
## 868 неприятный A
## 869 непростой A
## 870 нереализованный A
## 871 несерьезный A
## 872 несколько ADV
## 873 несколько NUM
## 874 несмотря ADV
## 875 нести V
## 876 несчастный A
## 877 нет PART
## 878 нет ADV
## 879 неуважительный A
## 880 неуверенность S
## 881 неудовлетворенный A
## 882 неформальный A
## 883 неясность S
## 884 неясный A
## 885 ни PART
## 886 ни CONJ
## 887 никак ADVPRO
## 888 никакой APRO
## 889 никогда ADVPRO
## 890 никто SPRO
## 891 никуда ADVPRO
## 892 ничего ADV
## 893 ничто SPRO
## 894 но CONJ
## 895 новорожденный A
## 896 новость S
## 897 новый A
## 898 нога S
## 899 номер S
## 900 норма S
## 901 нормально ADV
## 902 нормальный A
## 903 нос S
## 904 носить V
## 905 нотация S
## 906 ночнушка? S
## 907 ночь S
## 908 нравиться V
## 909 нравоучение S
## 910 ну PART
## 911 нужда S
## 912 нужно ADV
## 913 нужный A
## 914 нянечка S
## 915 нянчиться V
## 916 нянька S
## 917 нянюшка S
## 918 няня S
## 919 о PR
## 920 об PR
## 921 оба NUM
## 922 обдумывать V
## 923 обезличивать V
## 924 оберегать V
## 925 обертываться V
## 926 обескураженно? ADV
## 927 обескураживать V
## 928 обеспечивать V
## 929 обеспокоенно ADV
## 930 обеспокоенность S
## 931 обидно ADV
## 932 обидчик S
## 933 обижать V
## 934 обижаться V
## 935 обиженный A
## 936 облажаться? V
## 937 облегчение S
## 938 обманывать V
## 939 обнаженный A
## 940 обнаруживать V
## 941 обнимать V
## 942 обниматься V
## 943 оборачиваться V
## 944 образ S
## 945 обратно ADV
## 946 обратный A
## 947 обращать V
## 948 обращаться V
## 949 обременять V
## 950 обронить V
## 951 обстановка S
## 952 обстоятельство S
## 953 обсуждать V
## 954 обучение S
## 955 общаться V
## 956 общение S
## 957 общественный A
## 958 общий A
## 959 объединение S
## 960 объект S
## 961 объяснение S
## 962 объяснять V
## 963 объясняться V
## 964 обыденный A
## 965 обычно ADV
## 966 обычный A
## 967 обязанность S
## 968 ого INTJ
## 969 оголять V
## 970 одевать V
## 971 одежда S
## 972 одергивать V
## 973 одеяло S
## 974 одеяние S
## 975 один APRO
## 976 один ANUM
## 977 одинокий A
## 978 одиночество S
## 979 однако CONJ
## 980 однозначно ADV
## 981 однотонный A
## 982 ожидание S
## 983 ожидать V
## 984 озабочивать V
## 985 озадаченно ADV
## 986 озадачивать V
## 987 ой INTJ
## 988 оказывать V
## 989 оказываться V
## 990 окликать V
## 991 окно S
## 992 около PR
## 993 округа S
## 994 окружать V
## 995 окружающие S
## 996 он SPRO
## 997 она SPRO
## 998 онегин S
## 999 они SPRO
## 1000 оно SPRO
## 1001 опа? S
## 1002 опаздывать V
## 1003 опешить V
## 1004 описывать V
## 1005 оправдывать V
## 1006 определенно ADV
## 1007 опрятно ADV
## 1008 опускать V
## 1009 опыт S
## 1010 опять ADV
## 1011 оскорбление S
## 1012 оскорблять V
## 1013 особенно ADV
## 1014 особо ADV
## 1015 особый A
## 1016 осознавать V
## 1017 оставаться V
## 1018 оставлять V
## 1019 останавливать V
## 1020 осторожный A
## 1021 осчастливливать V
## 1022 от PR
## 1023 отваживать V
## 1024 отвергать V
## 1025 отвертеться V
## 1026 отвертываться V
## 1027 ответ S
## 1028 ответственность S
## 1029 отвечать V
## 1030 отвлекать V
## 1031 отвлекаться V
## 1032 отвлеченный A
## 1033 отводить V
## 1034 отворачивать V
## 1035 отворачиваться V
## 1036 отвращение S
## 1037 отгибать V
## 1038 отгораживаться V
## 1039 отдавать V
## 1040 отдаляться V
## 1041 отдельно ADV
## 1042 отдыхать V
## 1043 отель S
## 1044 отец S
## 1045 отказ S
## 1046 отказывать V
## 1047 отказываться V
## 1048 откладывать V
## 1049 откланиваться V
## 1050 открывание S
## 1051 открытка S
## 1052 откуда-то ADVPRO
## 1053 отлично ADV
## 1054 относить V
## 1055 относиться V
## 1056 отношение S
## 1057 отодвигаться V
## 1058 отплачивать V
## 1059 отправляться V
## 1060 отпрядывать V
## 1061 отпускать V
## 1062 отражать V
## 1063 отреагировать V
## 1064 отставать V
## 1065 отстраненно ADV
## 1066 отстраненность S
## 1067 отстранять V
## 1068 отстраняться V
## 1069 отступать V
## 1070 отсюда ADVPRO
## 1071 отталкивать V
## 1072 оттягивать V
## 1073 отхватывать V
## 1074 отходить V
## 1075 отчасти ADV
## 1076 отчаяние S
## 1077 отчуждать V
## 1078 отчужденно ADV
## 1079 отшивать V
## 1080 официантка S
## 1081 охватывать V
## 1082 охладевать V
## 1083 оценивать V
## 1084 очаровательный A
## 1085 очень ADV
## 1086 очередной A
## 1087 очередь S
## 1088 ошарашивать V
## 1089 ошибка S
## 1090 ощущать V
## 1091 ощущение S
## 1092 паб S
## 1093 палец S
## 1094 папа S
## 1095 папироса S
## 1096 пара S
## 1097 парень S
## 1098 парк S
## 1099 парочка S
## 1100 партнер S
## 1101 партнерский A
## 1102 пахнуть V
## 1103 пеленать V
## 1104 пепельница S
## 1105 первый ANUM
## 1106 переглядываться V
## 1107 перед PR
## 1108 передавать V
## 1109 передача S
## 1110 передний A
## 1111 переживание S
## 1112 переживать V
## 1113 перекидываться V
## 1114 перелагать V
## 1115 переменчивость S
## 1116 переминать V
## 1117 переносить V
## 1118 перепалка S
## 1119 перерастать V
## 1120 пересказ S
## 1121 переспать V
## 1122 переставать V
## 1123 перетягивать V
## 1124 переубеждать V
## 1125 переходить V
## 1126 перечислять V
## 1127 период S
## 1128 персона S
## 1129 персонаж S
## 1130 перспектива S
## 1131 песок S
## 1132 печальный A
## 1133 пилить V
## 1134 писать V
## 1135 письмо S
## 1136 питать V
## 1137 пить V
## 1138 пища S
## 1139 плакат S
## 1140 плакать V
## 1141 план S
## 1142 платье S
## 1143 плач S
## 1144 плечо S
## 1145 плохо ADV
## 1146 плохой A
## 1147 плюс CONJ
## 1148 по PR
## 1149 по-отечески ADV
## 1150 побежать V
## 1151 побеседовать V
## 1152 побыть V
## 1153 поведение S
## 1154 поведывать V
## 1155 повертывать V
## 1156 повертываться V
## 1157 повзаимодействовать? V
## 1158 повздорить V
## 1159 повзрослеть V
## 1160 повод S
## 1161 поводить V
## 1162 поглядывать V
## 1163 поговорить V
## 1164 погружать V
## 1165 погулять V
## 1166 под PR
## 1167 подавать V
## 1168 подарить V
## 1169 подарок S
## 1170 подготовить V
## 1171 поддерживать V
## 1172 поделиться V
## 1173 подержать V
## 1174 поджимать V
## 1175 подкатывать V
## 1176 подключать V
## 1177 подлезать V
## 1178 подобный A
## 1179 подозревать V
## 1180 подол S
## 1181 подопечный A
## 1182 подруга S
## 1183 подружка S
## 1184 подсаживаться V
## 1185 подсказка S
## 1186 подслушивать V
## 1187 подтягивать V
## 1188 подумать V
## 1189 подходить V
## 1190 поехать V
## 1191 пожалуйста PART
## 1192 пожениться V
## 1193 пожилой A
## 1194 поза S
## 1195 позвать V
## 1196 поздно ADV
## 1197 поздороваться V
## 1198 позировать V
## 1199 познакомиться V
## 1200 поиграть V
## 1201 поиграться V
## 1202 поинтересоваться V
## 1203 поискать V
## 1204 пойти V
## 1205 пока CONJ
## 1206 показывать V
## 1207 показываться V
## 1208 покой S
## 1209 пол S
## 1210 полагать V
## 1211 поле S
## 1212 полезно ADV
## 1213 поличное S
## 1214 полностью ADV
## 1215 полный A
## 1216 полосатый A
## 1217 полуголый A
## 1218 получать V
## 1219 получаться V
## 1220 польза S
## 1221 полюбить V
## 1222 полюбой? S
## 1223 помешать V
## 1224 помещение S
## 1225 помириться V
## 1226 помогать V
## 1227 помощь S
## 1228 помыть V
## 1229 понимание S
## 1230 понимать V
## 1231 понравиться V
## 1232 понятный A
## 1233 попадать V
## 1234 попадаться V
## 1235 попечение S
## 1236 попробовать V
## 1237 попросить V
## 1238 попытаться V
## 1239 попытка S
## 1240 пора ADV
## 1241 пора S
## 1242 портрет S
## 1243 поругаться V
## 1244 порыв S
## 1245 посадить V
## 1246 посидеть V
## 1247 после PR
## 1248 после ADV
## 1249 последовать V
## 1250 последствие S
## 1251 послушать V
## 1252 посмотреть V
## 1253 поссориться V
## 1254 поставлять V
## 1255 постепенно ADV
## 1256 постоялец S
## 1257 постоянно ADV
## 1258 постоянный A
## 1259 поступок S
## 1260 потаенный A
## 1261 потерянно ADV
## 1262 потерять V
## 1263 потом ADVPRO
## 1264 потому ADVPRO
## 1265 потребность S
## 1266 потревожить V
## 1267 поужинать V
## 1268 поучать V
## 1269 пофлиртовать V
## 1270 похабность S
## 1271 похлопать V
## 1272 походка S
## 1273 похоже ADV
## 1274 похожий A
## 1275 похоть S
## 1276 поцеловать V
## 1277 почему ADVPRO
## 1278 почему-то ADVPRO
## 1279 почувствовать V
## 1280 пошутить V
## 1281 пощада S
## 1282 поэтому ADVPRO
## 1283 появление S
## 1284 появляться V
## 1285 правда S
## 1286 правда ADV
## 1287 правило S
## 1288 правильно ADV
## 1289 правильный A
## 1290 правый A
## 1291 праздничный A
## 1292 пребывать V
## 1293 превосходство S
## 1294 преграда S
## 1295 предел S
## 1296 предлагать V
## 1297 предложение S
## 1298 предмет S
## 1299 предотвращать V
## 1300 предполагать V
## 1301 предпринимать V
## 1302 предприятие S
## 1303 представление S
## 1304 представлять V
## 1305 представляться V
## 1306 предупреждать V
## 1307 предшествовать V
## 1308 презрение S
## 1309 прекрасно ADV
## 1310 прекрасный A
## 1311 преподаватель S
## 1312 прерывать V
## 1313 прецедент S
## 1314 при PR
## 1315 привет S
## 1316 привлекательный A
## 1317 привлекать V
## 1318 привлечение S
## 1319 привыкать V
## 1320 привязывать V
## 1321 пригибаться V
## 1322 придерживать V
## 1323 придумывать V
## 1324 приезжать V
## 1325 прижиматься V
## 1326 признавать V
## 1327 признаваться V
## 1328 прийти V
## 1329 приказывать V
## 1330 прикольно ADV
## 1331 прикуривать V
## 1332 приличный A
## 1333 применять V
## 1334 примеривать V
## 1335 примерно ADV
## 1336 принимать V
## 1337 приносить V
## 1338 принц S
## 1339 принцип S
## 1340 принятие S
## 1341 приобнимать? V
## 1342 приоткрывать V
## 1343 приподнятый A
## 1344 приподымать V
## 1345 природа S
## 1346 приседать V
## 1347 прислуга S
## 1348 присмотр S
## 1349 приставать V
## 1350 приставлять V
## 1351 пристально ADV
## 1352 пристальный A
## 1353 пристрастие S
## 1354 присутствие S
## 1355 приходить V
## 1356 причем CONJ
## 1357 прическа S
## 1358 причина S
## 1359 причитать V
## 1360 приятно ADV
## 1361 приятный A
## 1362 про PR
## 1363 проблема S
## 1364 проваливать V
## 1365 провиниться V
## 1366 проводить V
## 1367 провожать V
## 1368 прогибать V
## 1369 проглядывать V
## 1370 прогнать V
## 1371 продолжать V
## 1372 продолжение S
## 1373 произносить V
## 1374 происходить V
## 1375 пропадать V
## 1376 прорабатывать V
## 1377 просекать V
## 1378 просить V
## 1379 просто PART
## 1380 просто ADV
## 1381 пространство S
## 1382 проступок S
## 1383 просыпаться V
## 1384 просьба S
## 1385 противиться V
## 1386 противно ADV
## 1387 противоположный A
## 1388 протягивать V
## 1389 проходить V
## 1390 процент S
## 1391 процесс S
## 1392 прочь ADV
## 1393 прошлое S
## 1394 прошлый A
## 1395 прощать V
## 1396 проявлять V
## 1397 прямо PART
## 1398 прямой A
## 1399 публичный A
## 1400 пугать V
## 1401 пупс S
## 1402 пускай PART
## 1403 путешествие S
## 1404 путь S
## 1405 пуфик S
## 1406 пытаться V
## 1407 пытка S
## 1408 пять NUM
## 1409 работа S
## 1410 работать V
## 1411 работник S
## 1412 работящий A
## 1413 равнодушие S
## 1414 равный A
## 1415 рад A
## 1416 радовать V
## 1417 радостный A
## 1418 радость S
## 1419 раз S
## 1420 разбираться V
## 1421 развертываться V
## 1422 развеселять V
## 1423 развлекаться V
## 1424 развод S
## 1425 разводиться V
## 1426 разговаривать V
## 1427 разговор S
## 1428 раздосадовать V
## 1429 раздражать V
## 1430 раздражение S
## 1431 раздраженность S
## 1432 раздраженный A
## 1433 различаться V
## 1434 размер S
## 1435 размышлять V
## 1436 разногласие S
## 1437 разный A
## 1438 разовый A
## 1439 разозлиться V
## 1440 разочарование S
## 1441 разрешать V
## 1442 разрешаться V
## 1443 разум S
## 1444 ранее ADV
## 1445 рано ADV
## 1446 раскусывать V
## 1447 распивать V
## 1448 расписание S
## 1449 расплакаться V
## 1450 располагать V
## 1451 расположение S
## 1452 расположенность S
## 1453 рассевать V
## 1454 рассеиваться V
## 1455 рассердить V
## 1456 рассказ S
## 1457 рассказывать V
## 1458 расслаблять V
## 1459 расставание S
## 1460 расставаться V
## 1461 расстояние S
## 1462 расстраивать V
## 1463 расстраиваться V
## 1464 расстроенный A
## 1465 рассуждать V
## 1466 растерянный A
## 1467 расходиться V
## 1468 рваться V
## 1469 реагировать V
## 1470 ребенок S
## 1471 ребеночек S
## 1472 ревновать V
## 1473 ревность S
## 1474 резко ADV
## 1475 репетитор S
## 1476 репетиторство S
## 1477 ресторан S
## 1478 ресурс S
## 1479 решать V
## 1480 решение S
## 1481 решимость S
## 1482 решительно ADV
## 1483 решительный A
## 1484 рисунок S
## 1485 род S
## 1486 родитель S
## 1487 родительница S
## 1488 родственник S
## 1489 родственный A
## 1490 родство S
## 1491 рожать V
## 1492 розовый A
## 1493 роль S
## 1494 романтика S
## 1495 романтический A
## 1496 романтичный A
## 1497 рот S
## 1498 ругать V
## 1499 ругаться V
## 1500 рука S
## 1501 рывок S
## 1502 рядом ADV
## 1503 с PR
## 1504 сад S
## 1505 садиться V
## 1506 салиться V
## 1507 сам APRO
## 1508 самооценка S
## 1509 самоуважение S
## 1510 самый APRO
## 1511 сара S
## 1512 сбегать V
## 1513 сборная S
## 1514 сверстник S
## 1515 свершаться V
## 1516 свет S
## 1517 светлый A
## 1518 светский A
## 1519 свидание S
## 1520 свидос? S
## 1521 свобода S
## 1522 свой APRO
## 1523 свой SPRO
## 1524 связанный A
## 1525 связывать V
## 1526 связь S
## 1527 сглаживать V
## 1528 сдаваться V
## 1529 сделать V
## 1530 сдержанный A
## 1531 сдерживать V
## 1532 себя SPRO
## 1533 сегодня ADV
## 1534 сей APRO
## 1535 сейчас ADV
## 1536 секретарша S
## 1537 семейный A
## 1538 семья S
## 1539 сепарироваться V
## 1540 сервис S
## 1541 сердито ADV
## 1542 сережка S
## 1543 серьезно ADV
## 1544 серьезный A
## 1545 сестра S
## 1546 сестренка S
## 1547 сзади ADV
## 1548 сзади PR
## 1549 сигара S
## 1550 сигарета S
## 1551 сидеть V
## 1552 сила S
## 1553 сильно ADV
## 1554 сильный A
## 1555 симпатизировать V
## 1556 симпатичный A
## 1557 ситуация S
## 1558 сказать V
## 1559 сказка S
## 1560 скандал S
## 1561 сканирование S
## 1562 склонный A
## 1563 склоняться V
## 1564 сколько CONJ
## 1565 сконцентрировать V
## 1566 скоро ADV
## 1567 скрывать V
## 1568 скрываться V
## 1569 скука S
## 1570 скуривать V
## 1571 скучно ADV
## 1572 слева ADV
## 1573 слегка ADV
## 1574 следить V
## 1575 следовать V
## 1576 следующий A
## 1577 слезать V
## 1578 сливаться V
## 1579 слишком ADV
## 1580 словесный A
## 1581 словно CONJ
## 1582 слово S
## 1583 сложно ADV
## 1584 служанка S
## 1585 случай S
## 1586 случайно ADV
## 1587 случайный A
## 1588 случаться V
## 1589 слушать V
## 1590 слышать V
## 1591 смена S
## 1592 сменить V
## 1593 смеяться V
## 1594 смотреть V
## 1595 смочь V
## 1596 смущать V
## 1597 смятение S
## 1598 сначала ADV
## 1599 снимать V
## 1600 снисходительно ADV
## 1601 снова ADV
## 1602 со PR
## 1603 собака S
## 1604 собеседование S
## 1605 собираться V
## 1606 соблазнять V
## 1607 собственно ADV
## 1608 событие S
## 1609 совершенно ADV
## 1610 совесть S
## 1611 совет S
## 1612 совместный A
## 1613 соврать V
## 1614 совсем ADV
## 1615 согласие S
## 1616 соглашаться V
## 1617 создавать V
## 1618 сомневаться V
## 1619 сомнительный A
## 1620 сообщать V
## 1621 соответственно ADV
## 1622 соответствовать V
## 1623 соперник S
## 1624 соперничать V
## 1625 сосед S
## 1626 соседний A
## 1627 сосредотачивать V
## 1628 сосредоточивать V
## 1629 состояние S
## 1630 состоятельный A
## 1631 состояться V
## 1632 сосуществовать V
## 1633 сохранять V
## 1634 спалить V
## 1635 спасаться V
## 1636 спать V
## 1637 специалист S
## 1638 специально ADV
## 1639 спина S
## 1640 спинка S
## 1641 спокойно ADV
## 1642 спокойный A
## 1643 спокойствие S
## 1644 способ S
## 1645 способный A
## 1646 справедливость S
## 1647 справляться V
## 1648 спрашивать V
## 1649 спустя PR
## 1650 спутница S
## 1651 средний A
## 1652 ссора S
## 1653 стандартный A
## 1654 становиться V
## 1655 стараться V
## 1656 старинный A
## 1657 старший A
## 1658 старый A
## 1659 статичный A
## 1660 стихотворение S
## 1661 сто NUM
## 1662 стоить V
## 1663 стол S
## 1664 столик S
## 1665 столовая S
## 1666 сторона S
## 1667 стоять V
## 1668 странно ADV
## 1669 странный A
## 1670 страшный A
## 1671 стремиться V
## 1672 ступор S
## 1673 стыдно ADV
## 1674 судить V
## 1675 судя ADV
## 1676 судя PR
## 1677 супруга S
## 1678 супружеский A
## 1679 сутки S
## 1680 существовать V
## 1681 сфотографировать V
## 1682 сходить V
## 1683 сцена S
## 1684 счастливый A
## 1685 считать V
## 1686 считаться V
## 1687 сын S
## 1688 сюда ADVPRO
## 1689 сюжет S
## 1690 сюрприз S
## 1691 табак S
## 1692 таинственный A
## 1693 так ADVPRO
## 1694 так-то PART
## 1695 также ADV
## 1696 таки PART
## 1697 такой APRO
## 1698 талант S
## 1699 там ADVPRO
## 1700 тандем S
## 1701 танцевать V
## 1702 твой APRO
## 1703 телевизор S
## 1704 тело S
## 1705 тема S
## 1706 темный A
## 1707 теперь ADV
## 1708 тепло S
## 1709 теплый A
## 1710 тест S
## 1711 тетушка S
## 1712 тип S
## 1713 типичный A
## 1714 тиран S
## 1715 тк S
## 1716 то CONJ
## 1717 то SPRO
## 1718 то PART
## 1719 тогда ADVPRO
## 1720 тоже PART
## 1721 только PART
## 1722 том S
## 1723 тон S
## 1724 тот APRO
## 1725 точка S
## 1726 точно ADV
## 1727 тратить V
## 1728 требование S
## 1729 требовать V
## 1730 тревога S
## 1731 тревожный A
## 1732 трезвый A
## 1733 трепет S
## 1734 треугольник S
## 1735 трещина S
## 1736 три NUM
## 1737 трогать V
## 1738 трубка S
## 1739 трудолюбивый A
## 1740 тряпичный A
## 1741 туда ADVPRO
## 1742 тупо ADV
## 1743 тут ADVPRO
## 1744 тучный A
## 1745 ты SPRO
## 1746 тяжело ADV
## 1747 тяжелый A
## 1748 тянуться V
## 1749 у PR
## 1750 убегать V
## 1751 убеждать V
## 1752 убеждаться V
## 1753 убивать V
## 1754 убирать V
## 1755 убираться V
## 1756 уважать V
## 1757 увезти V
## 1758 уверенно ADV
## 1759 уверенность S
## 1760 уверенный A
## 1761 уверять V
## 1762 увидеть V
## 1763 увлекать V
## 1764 увлеченность S
## 1765 уговаривать V
## 1766 угодно PART
## 1767 угол S
## 1768 угрожать V
## 1769 удаваться V
## 1770 удалять V
## 1771 удаляться V
## 1772 удар S
## 1773 ударять V
## 1774 уделять V
## 1775 удерживать V
## 1776 удивление S
## 1777 удивленно ADV
## 1778 удивленный A
## 1779 удивлять V
## 1780 удивляться V
## 1781 удовлетворение S
## 1782 удовлетворять V
## 1783 удовольствие S
## 1784 удрученный A
## 1785 ужасный A
## 1786 уже ADV
## 1787 ужин S
## 1788 ужинать V
## 1789 узнавать V
## 1790 указывать V
## 1791 уклоняться V
## 1792 украсть V
## 1793 улаживать V
## 1794 улица S
## 1795 уловка S
## 1796 улыбаться V
## 1797 улыбка S
## 1798 ум S
## 1799 уметь V
## 1800 умный A
## 1801 умоляющий A
## 1802 упасть V
## 1803 упертость? S
## 1804 упираться V
## 1805 упрашивать V
## 1806 упрек S
## 1807 упрекать V
## 1808 урок S
## 1809 уронить V
## 1810 условно ADV
## 1811 услышать V
## 1812 уснуть V
## 1813 успевать V
## 1814 успокаивать V
## 1815 успокаиваться V
## 1816 уставать V
## 1817 усталость S
## 1818 устраивать V
## 1819 устраиваться V
## 1820 утверждать V
## 1821 утешать V
## 1822 уточнять V
## 1823 ууу? S
## 1824 ухажер S
## 1825 ухаживать V
## 1826 ухмылка S
## 1827 уходить V
## 1828 учение S
## 1829 училище S
## 1830 учитель S
## 1831 учительница S
## 1832 учитывать V
## 1833 учить V
## 1834 учиться V
## 1835 физический A
## 1836 фильм S
## 1837 флирт S
## 1838 флиртовать V
## 1839 фон S
## 1840 фортепьяно S
## 1841 фотограф S
## 1842 фотография S
## 1843 фраза S
## 1844 французский A
## 1845 ха-ха INTJ
## 1846 ханжа S
## 1847 харассмент S
## 1848 хватить V
## 1849 хитро ADV
## 1850 хитрый A
## 1851 хмурый A
## 1852 хобби S
## 1853 ход S
## 1854 ходить V
## 1855 хозяйственный A
## 1856 хозяйство S
## 1857 холл S
## 1858 холодно ADV
## 1859 холодность S
## 1860 холодный A
## 1861 холостяцкий A
## 1862 хороший A
## 1863 хорошо ADV
## 1864 хотеть V
## 1865 хотеться V
## 1866 хоть CONJ
## 1867 хотя CONJ
## 1868 хотя PART
## 1869 цвет S
## 1870 целоваться V
## 1871 целое S
## 1872 целый A
## 1873 цель S
## 1874 центр S
## 1875 цепляться V
## 1876 чад S
## 1877 чай S
## 1878 час S
## 1879 частность S
## 1880 часть S
## 1881 чашка S
## 1882 человек S
## 1883 чем CONJ
## 1884 через PR
## 1885 черный A
## 1886 черта S
## 1887 чилита S
## 1888 число S
## 1889 чисто ADV
## 1890 читать V
## 1891 читаться V
## 1892 что CONJ
## 1893 что SPRO
## 1894 что-либо SPRO
## 1895 что-нибудь SPRO
## 1896 что-то SPRO
## 1897 чтоб CONJ
## 1898 чтобы CONJ
## 1899 чувство S
## 1900 чувствовать V
## 1901 чувствоваться V
## 1902 чудно ADV
## 1903 чуждый A
## 1904 чулок S
## 1905 чуткий A
## 1906 чуть ADV
## 1907 шаг S
## 1908 шалость S
## 1909 шампанское S
## 1910 шептать V
## 1911 шкатулка S
## 1912 шок S
## 1913 шокировать V
## 1914 шутить V
## 1915 шутка S
## 1916 щас ADV
## 1917 э INTJ
## 1918 э S
## 1919 эгоцентричность? S
## 1920 эмоционально ADV
## 1921 эмоциональный A
## 1922 эмоция S
## 1923 эскапизм S
## 1924 эскорт S
## 1925 эскортница? S
## 1926 эталон S
## 1927 это SPRO
## 1928 это PART
## 1929 этот APRO
## 1930 эх INTJ
## 1931 юмор S
## 1932 юный A
## 1933 я SPRO
## 1934 явно ADV
## 1935 язык S
## 1936 яркий A
## 1937 ярко ADV
## 1938 ярость S# Words <- data.frame(W1 = types(Tokens_S)
# , W2 = str_replace(types(Tokens_S)
# , "([[:alpha:]]+)(_[[:alpha:]]+)"
# , "\\1")
# , stringsAsFactors = FALSE)
# nrow(Words)
# arrange(Words, W1)Существительные
set.seed(100)
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Clinical") |>
tokens_keep(pattern = "*_S") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
dfm_weight(scheme = "boolean") |>
textplot_wordcloud(max_words = 50, min_size = 1, rotation = 0)
title("Клиническая группа")
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Control") |>
tokens_keep(pattern = "*_S") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
dfm_weight(scheme = "boolean") |>
textplot_wordcloud(max_words = 50, min_size = 1, rotation = 0)
title("Контрольная группа")
tstat_S <-Tokens_S3 |>
tokens_keep(pattern = "*_S") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
dfm_weight(scheme = "boolean") |>
textstat_frequency(groups = Sample, n = 20)
ggplot(data = tstat_S, aes(x = factor(nrow(tstat_S):1), y = frequency)) +
geom_point() +
facet_wrap(~ group, scales = "free") +
coord_flip() +
scale_x_discrete(breaks = nrow(tstat_S):1,
labels = tstat_S$feature) +
labs(x = NULL, y = "Количество испытуемых")
Таблица Клиническая
Существительные в Клинической группе, которые использовали более двух раз.
frequency - количество раз во всех текстах rank - ранг по общему количеству использования docfreq - количество текстов в которых слово встретилось (количество испытуемых, которые его использовали)
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Clinical") |>
tokens_keep(pattern = "*_S") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
textstat_frequency() |>
filter(docfreq > 2) |>
rename(Lemma = feature) |>
as.data.frame() |> # Почему не работает на исходном объекте select?
arrange(desc(docfreq)) |> # Сортировка по убыванию по полю docfreq
select(-group) # Удаление колонки group## Lemma frequency rank docfreq
## 1 женщина 83 1 23
## 2 мужчина 69 2 21
## 3 девочка 55 3 16
## 4 девушка 35 4 16
## 6 мама 31 6 15
## 5 ребенок 35 4 14
## 10 рука 21 9 14
## 11 будущее 19 11 12
## 7 дочь 30 7 10
## 9 мать 21 9 10
## 18 сестра 12 15 10
## 8 лицо 23 8 9
## 16 картинка 12 15 9
## 12 кукла 17 12 8
## 13 жена 16 13 8
## 21 ситуация 9 20 8
## 14 человек 13 14 7
## 17 дочка 12 15 7
## 15 друг 12 15 6
## 24 картина 8 23 6
## 25 взгляд 7 25 6
## 30 семья 6 28 6
## 20 муж 9 20 5
## 26 книга 7 25 5
## 28 чувство 6 28 5
## 34 брат 5 33 5
## 19 няня 12 15 4
## 22 младенец 9 20 4
## 23 эмоция 8 23 4
## 27 дело 7 25 4
## 29 мысль 6 28 4
## 31 план 6 28 4
## 33 отношение 5 33 4
## 35 конфликт 5 33 4
## 36 трубка 5 33 4
## 39 внимание 4 38 4
## 46 урок 4 38 4
## 32 нянечка 6 28 3
## 41 знакомство 4 38 3
## 43 измена 4 38 3
## 44 столик 4 38 3
## 45 тип 4 38 3
## 47 момент 4 38 3
## 49 выражение 4 38 3
## 50 проблема 4 38 3
## 52 голова 3 51 3
## 53 время 3 51 3
## 56 кафе 3 51 3
## 58 ссора 3 51 3
## 60 интерес 3 51 3
## 61 знакомый 3 51 3
## 62 диван 3 51 3
## 63 книжка 3 51 3
## 68 выход 3 51 3
## 69 глаз 3 51 3
## 70 разговор 3 51 3
## 71 год 3 51 3Таблица Контрольная
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Control") |>
tokens_keep(pattern = "*_S") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
textstat_frequency() |>
filter(docfreq > 2) |>
rename(Lemma = feature) |>
as.data.frame() |> # Почему не работает на исходном объекте select?
arrange(desc(docfreq)) |> # Сортировка по убыванию по полю docfreq
select(-group) # Удаление колонки group## Lemma frequency rank docfreq
## 1 мужчина 131 1 28
## 2 девушка 104 2 27
## 3 женщина 96 3 24
## 4 девочка 85 4 23
## 8 дело 33 8 20
## 10 рука 27 10 20
## 5 ситуация 55 5 19
## 6 ребенок 52 6 18
## 7 мама 38 7 13
## 9 няня 28 9 12
## 15 кукла 18 14 12
## 19 время 16 17 12
## 12 человек 19 12 11
## 14 момент 18 14 11
## 21 внимание 15 21 11
## 22 сторона 15 21 11
## 16 мать 17 16 10
## 17 отношение 16 17 10
## 25 лицо 14 24 10
## 11 картина 22 11 9
## 23 будущее 15 21 9
## 13 диалог 19 12 8
## 18 картинка 16 17 8
## 33 конфликт 10 31 8
## 20 работа 16 17 7
## 24 друг 14 24 7
## 28 пара 12 28 7
## 31 дочка 10 31 7
## 36 игрушка 8 36 7
## 41 взгляд 7 41 7
## 29 мысль 11 29 6
## 37 место 8 36 6
## 38 книга 8 36 6
## 47 глаз 6 46 6
## 51 диван 6 46 6
## 58 дом 6 46 6
## 26 разговор 13 26 5
## 32 кафе 10 31 5
## 42 повод 7 41 5
## 43 чувство 7 41 5
## 45 сестра 7 41 5
## 50 удивление 6 46 5
## 52 эмоция 6 46 5
## 55 родитель 6 46 5
## 57 комната 6 46 5
## 66 помещение 5 60 5
## 27 дочь 13 26 4
## 35 раз 9 35 4
## 44 младенец 7 41 4
## 48 обучение 6 46 4
## 54 игра 6 46 4
## 60 решение 5 60 4
## 61 платье 5 60 4
## 62 план 5 60 4
## 64 жизнь 5 60 4
## 67 ссора 4 67 4
## 68 агрессия 4 67 4
## 69 рот 4 67 4
## 70 итог 4 67 4
## 71 фотография 4 67 4
## 72 тон 4 67 4
## 73 интерес 4 67 4
## 75 тип 4 67 4
## 80 год 4 67 4
## 86 голова 4 67 4
## 87 забота 4 67 4
## 30 служанка 11 29 3
## 34 жена 10 31 3
## 39 муж 8 36 3
## 40 отец 8 36 3
## 46 желание 6 46 3
## 53 вопрос 6 46 3
## 56 урок 6 46 3
## 63 семья 5 60 3
## 74 выражение 4 67 3
## 76 фон 4 67 3
## 77 стол 4 67 3
## 78 контакт 4 67 3
## 81 день 4 67 3
## 82 сила 4 67 3
## 83 дама 4 67 3
## 85 драка 4 67 3
## 90 сигара 3 90 3
## 91 непонимание 3 90 3
## 92 окно 3 90 3
## 93 поза 3 90 3
## 94 тема 3 90 3
## 96 проблема 3 90 3
## 97 сигарета 3 90 3
## 98 вид 3 90 3
## 99 слово 3 90 3
## 101 точка 3 90 3
## 108 занятие 3 90 3
## 112 заведение 3 90 3
## 113 общение 3 90 3
## 114 ощущение 3 90 3
## 115 ресторан 3 90 3
## 118 малыш 3 90 3
## 121 спина 3 90 3
## 122 информация 3 90 3Глаголы
set.seed(100)
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Clinical") |>
tokens_keep(pattern = "*_V") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
dfm_weight(scheme = "boolean") |>
textplot_wordcloud(max_words = 50, min_size = 1, rotation = 0)
title("Клиническая группа")
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Control") |>
tokens_keep(pattern = "*_V") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
dfm_weight(scheme = "boolean") |>
textplot_wordcloud(max_words = 50, min_size = 1, rotation = 0)
title("Контрольная группа")
tstat_S <-Tokens_S3 |>
tokens_keep(pattern = "*_V") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
dfm_weight(scheme = "boolean") |>
textstat_frequency(groups = Sample, n = 20)
ggplot(data = tstat_S, aes(x = factor(nrow(tstat_S):1), y = frequency)) +
geom_point() +
facet_wrap(~ group, scales = "free") +
coord_flip() +
scale_x_discrete(breaks = nrow(tstat_S):1,
labels = tstat_S$feature) +
labs(x = NULL, y = "Количество испытуемых")
Таблица Клиническая
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Clinical") |>
tokens_keep(pattern = "*_V") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
textstat_frequency() |>
filter(docfreq > 2) |>
rename(Lemma = feature) |>
as.data.frame() |> # Почему не работает на исходном объекте select?
arrange(desc(docfreq)) |> # Сортировка по убыванию по полю docfreq
select(-group) # Удаление колонки group## Lemma frequency rank docfreq
## 1 быть 87 1 24
## 2 хотеть 38 2 18
## 6 сидеть 29 5 17
## 3 пытаться 34 3 15
## 5 мочь 29 5 14
## 8 уходить 24 8 12
## 9 сказать 22 9 12
## 10 смотреть 22 9 12
## 4 думать 32 4 11
## 7 знать 25 7 10
## 11 держать 19 11 10
## 13 подходить 12 13 10
## 15 познакомиться 11 15 10
## 14 приходить 12 13 9
## 16 нравиться 11 15 8
## 20 делать 10 17 8
## 27 пойти 8 25 8
## 12 чувствовать 13 12 7
## 17 казаться 10 17 7
## 18 понимать 10 17 7
## 19 читать 10 17 7
## 22 происходить 9 21 7
## 23 удивлять 9 21 7
## 25 решать 8 25 7
## 24 говорить 9 21 6
## 26 заниматься 8 25 6
## 29 успокаивать 7 29 6
## 33 напугать 6 32 6
## 35 давать 6 32 6
## 30 изображать 7 29 5
## 32 удерживать 6 32 5
## 37 курить 5 36 5
## 40 находиться 5 36 5
## 21 видеть 9 21 4
## 31 играть 7 29 4
## 34 сделать 6 32 4
## 36 изменять 5 36 4
## 38 объяснять 5 36 4
## 42 начинать 5 36 4
## 44 просить 4 44 4
## 45 поддерживать 4 44 4
## 46 обнимать 4 44 4
## 47 расходиться 4 44 4
## 48 поговорить 4 44 4
## 53 спрашивать 4 44 4
## 55 уставать 4 44 4
## 56 отдыхать 4 44 4
## 28 заинтересовывать 8 25 3
## 39 слушать 5 36 3
## 41 разговаривать 5 36 3
## 43 испытывать 5 36 3
## 49 помогать 4 44 3
## 50 случаться 4 44 3
## 51 выглядеть 4 44 3
## 52 продолжать 4 44 3
## 54 узнавать 4 44 3
## 58 сдерживать 3 57 3
## 60 общаться 3 57 3
## 61 встречаться 3 57 3
## 63 получать 3 57 3
## 64 замечать 3 57 3
## 65 отстранять 3 57 3
## 66 оставаться 3 57 3
## 67 застукивать 3 57 3
## 69 обращать 3 57 3
## 70 лежать 3 57 3
## 73 садиться 3 57 3
## 74 вставать 3 57 3
## 75 рожать 3 57 3
## 76 отдавать 3 57 3
## 80 рассказывать 3 57 3
## 83 понравиться 3 57 3
## 84 ждать 3 57 3
## 86 улыбаться 3 57 3Таблица Контрольная
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Control") |>
tokens_keep(pattern = "*_V") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
textstat_frequency() |>
filter(docfreq > 2) |>
rename(Lemma = feature) |>
as.data.frame() |> # Почему не работает на исходном объекте select?
arrange(desc(docfreq)) |> # Сортировка по убыванию по полю docfreq
select(-group) # Удаление колонки group## Lemma frequency rank docfreq
## 2 хотеть 90 2 28
## 1 быть 132 1 27
## 3 думать 85 3 25
## 4 мочь 72 4 24
## 5 сидеть 49 5 24
## 8 сказать 32 8 20
## 10 говорить 29 10 20
## 6 пытаться 42 6 19
## 7 уходить 41 7 19
## 9 смотреть 31 9 17
## 17 происходить 25 17 16
## 20 заниматься 23 20 16
## 16 делать 26 15 15
## 14 понимать 27 13 14
## 15 пойти 26 15 14
## 18 подходить 25 17 14
## 23 держать 18 21 13
## 11 знать 29 10 12
## 21 сделать 18 21 12
## 13 изображать 27 13 11
## 19 видеть 25 17 11
## 24 продолжать 16 24 11
## 25 слушать 16 24 11
## 12 казаться 28 12 10
## 22 играть 18 21 10
## 33 приходить 11 29 10
## 26 удивлять 15 26 9
## 27 чувствовать 15 26 9
## 30 спрашивать 11 29 9
## 29 находиться 11 29 8
## 31 удерживать 11 29 8
## 35 выходить 10 34 8
## 38 читать 9 37 8
## 42 ожидать 8 39 8
## 44 объяснять 8 39 8
## 28 рассказывать 12 28 7
## 37 оставаться 9 37 7
## 40 разговаривать 8 39 7
## 49 увидеть 7 45 7
## 51 стоять 7 45 7
## 53 хотеться 7 45 7
## 55 давать 7 45 7
## 56 нравиться 7 45 7
## 32 выглядеть 11 29 6
## 34 идти 10 34 6
## 36 успокаивать 10 34 6
## 39 заинтересовывать 8 39 6
## 45 переживать 7 45 6
## 46 решать 7 45 6
## 52 узнавать 7 45 6
## 54 поговорить 7 45 6
## 48 обращаться 7 45 5
## 58 находить 7 45 5
## 59 напугать 7 45 5
## 60 захотеть 6 60 5
## 61 начинать 6 60 5
## 63 принимать 6 60 5
## 64 заканчиваться 6 60 5
## 66 собираться 6 60 5
## 68 разрешать 5 68 5
## 70 появляться 5 68 5
## 71 увлекать 5 68 5
## 72 расходиться 5 68 5
## 75 получать 5 68 5
## 47 злиться 7 45 4
## 57 испытывать 7 45 4
## 62 попросить 6 60 4
## 65 замечать 6 60 4
## 67 поиграть 6 60 4
## 69 случаться 5 68 4
## 73 показывать 5 68 4
## 74 повертываться 5 68 4
## 78 заставлять 5 68 4
## 79 вступать 5 68 4
## 81 отвертываться 5 68 4
## 83 передавать 5 68 4
## 84 отворачиваться 5 68 4
## 85 останавливать 4 85 4
## 87 послушать 4 85 4
## 88 подумать 4 85 4
## 89 расстраивать 4 85 4
## 92 игнорировать 4 85 4
## 93 бежать 4 85 4
## 94 отвечать 4 85 4
## 98 ругать 4 85 4
## 102 оставлять 4 85 4
## 104 наклоняться 4 85 4
## 41 предшествовать 8 39 3
## 43 уставать 8 39 3
## 50 направлять 7 45 3
## 76 искать 5 68 3
## 77 избегать 5 68 3
## 80 задавать 5 68 3
## 90 садиться 4 85 3
## 91 помогать 4 85 3
## 95 шокировать 4 85 3
## 96 писать 4 85 3
## 97 отдыхать 4 85 3
## 99 приставать 4 85 3
## 100 любить 4 85 3
## 101 наблюдать 4 85 3
## 106 переубеждать 3 105 3
## 107 развлекаться 3 105 3
## 108 потерять 3 105 3
## 110 готовиться 3 105 3
## 111 познакомиться 3 105 3
## 113 отстраняться 3 105 3
## 114 относиться 3 105 3
## 115 разбираться 3 105 3
## 116 воспитывать 3 105 3
## 117 выполнять 3 105 3
## 119 давить 3 105 3
## 120 удивляться 3 105 3
## 122 учиться 3 105 3
## 124 вернуться 3 105 3
## 125 зайти 3 105 3
## 126 убегать 3 105 3
## 127 просить 3 105 3
## 128 восстанавливать 3 105 3
## 130 предлагать 3 105 3
## 131 стараться 3 105 3
## 132 научать 3 105 3
## 133 попытаться 3 105 3
## 134 позвать 3 105 3
## 135 уговаривать 3 105 3Прилагательные
set.seed(100)
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Clinical") |>
tokens_keep(pattern = "*_A") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
dfm_weight(scheme = "boolean") |>
textplot_wordcloud(max_words = 50, min_size = 1, rotation = 0)
title("Клиническая группа")
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Control") |>
tokens_keep(pattern = "*_A") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
dfm_weight(scheme = "boolean") |>
textplot_wordcloud(max_words = 50, min_size = 1, rotation = 0)
title("Контрольная группа")
tstat_S <-Tokens_S3 |>
tokens_keep(pattern = "*_A") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
dfm_weight(scheme = "boolean") |>
textstat_frequency(groups = Sample, n = 20)
ggplot(data = tstat_S, aes(x = factor(nrow(tstat_S):1), y = frequency)) +
geom_point() +
facet_wrap(~ group, scales = "free") +
coord_flip() +
scale_x_discrete(breaks = nrow(tstat_S):1,
labels = tstat_S$feature) +
labs(x = NULL, y = "Количество текстов")
Таблица Клиническая
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Clinical") |>
tokens_keep(pattern = "*_A") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
textstat_frequency() |>
filter(docfreq > 2) |>
rename(Lemma = feature) |>
as.data.frame() |> # Почему не работает на исходном объекте select?
arrange(desc(docfreq)) |> # Сортировка по убыванию по полю docfreq
select(-group) # Удаление колонки group## Lemma frequency rank docfreq
## 1 недовольный 8 1 6
## 2 старший 8 1 5
## 4 прошлый 7 4 5
## 5 хороший 6 5 5
## 6 маленький 6 5 5
## 9 красивый 5 9 5
## 10 задний 5 9 5
## 3 возможный 8 1 4
## 7 молодой 6 5 4
## 8 данный 6 5 4
## 11 спокойный 5 9 4
## 12 злой 5 9 4
## 14 равный 4 14 4
## 13 младший 5 9 3
## 16 готовый 3 15 3Таблица Контрольная
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Control") |>
tokens_keep(pattern = "*_A") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
textstat_frequency() |>
filter(docfreq > 2) |>
rename(Lemma = feature) |>
as.data.frame() |> # Почему не работает на исходном объекте select?
arrange(desc(docfreq)) |> # Сортировка по убыванию по полю docfreq
select(-group) # Удаление колонки group## Lemma frequency rank docfreq
## 1 молодой 27 1 15
## 2 данный 12 2 7
## 3 маленький 10 3 6
## 5 красивый 9 4 6
## 7 общий 8 7 6
## 8 хороший 8 7 6
## 10 интересный 6 10 6
## 11 приятный 6 10 6
## 13 старый 6 10 6
## 4 старший 9 4 5
## 6 похожий 9 4 5
## 12 задний 6 10 5
## 14 прямой 6 10 5
## 16 небольшой 5 15 5
## 9 готовый 8 7 4
## 15 должный 5 15 4
## 17 неприятный 5 15 4
## 18 прошлый 5 15 4
## 19 плохой 4 19 4
## 21 знакомый 4 19 4
## 22 важный 4 19 4
## 25 странный 4 19 4
## 20 личный 4 19 3
## 23 возможный 4 19 3
## 26 близкий 3 26 3
## 27 большой 3 26 3
## 28 спокойный 3 26 3
## 29 обыденный 3 26 3
## 30 следующий 3 26 3
## 33 детский 3 26 3
## 35 подобный 3 26 3
## 36 довольный 3 26 3
## 37 симпатичный 3 26 3Наречия
set.seed(100)
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Clinical") |>
tokens_keep(pattern = "*_ADV") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
dfm_weight(scheme = "boolean") |>
textplot_wordcloud(max_words = 50, min_size = 1, rotation = 0)
title("Клиническая группа")
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Control") |>
tokens_keep(pattern = "*_ADV") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
dfm_weight(scheme = "boolean") |>
textplot_wordcloud(max_words = 50, min_size = 1, rotation = 0)
title("Контрольная группа")
tstat_S <-Tokens_S3 |>
tokens_keep(pattern = "*_ADV") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
dfm_weight(scheme = "boolean") |>
textstat_frequency(groups = Sample, n = 20)
ggplot(data = tstat_S, aes(x = factor(nrow(tstat_S):1), y = frequency)) +
geom_point() +
facet_wrap(~ group, scales = "free") +
coord_flip() +
scale_x_discrete(breaks = nrow(tstat_S):1,
labels = tstat_S$feature) +
labs(x = NULL, y = "Количество текстов")
Таблица Клиническая
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Clinical") |>
tokens_keep(pattern = "*_ADV") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
textstat_frequency() |>
filter(docfreq > 2) |>
rename(Lemma = feature) |>
as.data.frame() |> # Почему не работает на исходном объекте select?
arrange(desc(docfreq)) |> # Сортировка по убыванию по полю docfreq
select(-group) # Удаление колонки group## Lemma frequency rank docfreq
## 1 возможно 32 1 11
## 3 очень 15 2 10
## 5 далеко 12 5 10
## 2 скоро 15 2 8
## 4 сейчас 13 4 6
## 7 нужно 6 7 6
## 6 можно 7 6 5
## 10 все 5 9 5
## 8 видно 6 7 4
## 9 кажется 5 9 4
## 11 немного 5 9 4
## 12 наверное 4 12 4
## 13 нет 4 12 4
## 15 хорошо 4 12 3
## 17 много 3 17 3
## 18 сзади 3 17 3
## 19 уже 3 17 3
## 20 явно 3 17 3
## 21 например 3 17 3
## 22 больше 3 17 3
## 23 точно 3 17 3
## 24 еще 3 17 3
## 25 испуганно 3 17 3
## 27 неожиданно 3 17 3Таблица Контрольная
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Control") |>
tokens_keep(pattern = "*_ADV") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
textstat_frequency() |>
filter(docfreq > 2) |>
rename(Lemma = feature) |>
as.data.frame() |> # Почему не работает на исходном объекте select?
arrange(desc(docfreq)) |> # Сортировка по убыванию по полю docfreq
select(-group) # Удаление колонки group## Lemma frequency rank docfreq
## 1 возможно 64 1 20
## 2 скоро 60 2 18
## 3 очень 52 3 16
## 5 еще 24 5 13
## 9 рядом 13 9 13
## 4 наверное 32 4 12
## 7 сейчас 19 7 12
## 6 уже 21 6 11
## 8 вообще 18 8 10
## 12 немного 11 12 10
## 24 много 8 24 8
## 15 нужно 10 15 7
## 17 домой 10 15 7
## 18 вместе 10 15 7
## 19 сильно 9 19 7
## 22 далеко 9 19 7
## 26 хорошо 7 26 7
## 11 например 12 11 6
## 13 совсем 11 12 6
## 14 более 11 12 6
## 20 может 9 19 6
## 28 нет 6 28 6
## 29 больше 6 28 6
## 16 надо 10 15 5
## 25 можно 8 24 5
## 31 наконец 5 31 5
## 21 вероятно 9 19 4
## 23 просто 9 19 4
## 27 особо 7 26 4
## 30 теперь 6 28 4
## 32 неправильно 5 31 4
## 33 спокойно 5 31 4
## 34 видно 5 31 4
## 35 наверно 4 35 4
## 36 неожиданно 4 35 4
## 38 давно 4 35 4
## 40 судя 4 35 4
## 43 немножко 4 35 4
## 44 сзади 4 35 4
## 10 явно 13 9 3
## 37 близко 4 35 3
## 41 чуть 4 35 3
## 46 интересно 4 35 3
## 47 сначала 3 47 3
## 48 точно 3 47 3
## 49 изначально 3 47 3
## 52 щас 3 47 3
## 53 все 3 47 3
## 55 наоборот 3 47 3
## 56 похоже 3 47 3
## 57 достаточно 3 47 3
## 58 долго 3 47 3
## 60 рано 3 47 3
## 61 настойчиво 3 47 3
## 63 стыдно 3 47 3
## 64 правильно 3 47 3Местоимение-существительное
set.seed(100)
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Clinical") |>
tokens_keep(pattern = "*_SPRO") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
dfm_weight(scheme = "boolean") |>
textplot_wordcloud(max_words = 50, min_size = 1, rotation = 0)
title("Клиническая группа")
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Control") |>
tokens_keep(pattern = "*_SPRO") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
dfm_weight(scheme = "boolean") |>
textplot_wordcloud(max_words = 50, min_size = 1, rotation = 0)
title("Контрольная группа")
tstat_S <-Tokens_S3 |>
tokens_keep(pattern = "*_SPRO") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
dfm_weight(scheme = "boolean") |>
textstat_frequency(groups = Sample, n = 20)
ggplot(data = tstat_S, aes(x = factor(nrow(tstat_S):1), y = frequency)) +
geom_point() +
facet_wrap(~ group, scales = "free") +
coord_flip() +
scale_x_discrete(breaks = nrow(tstat_S):1,
labels = tstat_S$feature) +
labs(x = NULL, y = "Количество текстов")
Таблица Клиническая
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Clinical") |>
tokens_keep(pattern = "*_SPRO") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
textstat_frequency() |>
filter(docfreq > 2) |>
rename(Lemma = feature) |>
as.data.frame() |> # Почему не работает на исходном объекте select?
arrange(desc(docfreq)) |> # Сортировка по убыванию по полю docfreq
select(-group) # Удаление колонки group## Lemma frequency rank docfreq
## 1 она 223 1 25
## 2 он 135 2 23
## 3 это 71 3 22
## 5 они 45 5 22
## 4 я 56 4 20
## 6 все 26 6 14
## 7 что-то 25 7 14
## 8 то 21 8 12
## 9 что 13 9 9
## 11 ничто 7 11 6
## 10 ты 10 10 5
## 12 оно 3 12 3
## 13 кто-то 3 12 3
## 16 никто 3 12 3Таблица Контрольная
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Control") |>
tokens_keep(pattern = "*_SPRO") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
textstat_frequency() |>
filter(docfreq > 2) |>
rename(Lemma = feature) |>
as.data.frame() |> # Почему не работает на исходном объекте select?
arrange(desc(docfreq)) |> # Сортировка по убыванию по полю docfreq
select(-group) # Удаление колонки group## Lemma frequency rank docfreq
## 1 она 470 1 30
## 2 он 259 2 30
## 5 они 99 5 29
## 4 это 121 4 26
## 7 что-то 72 7 26
## 6 все 85 6 25
## 3 я 135 3 23
## 8 то 53 8 21
## 10 себя 21 9 14
## 9 что 21 9 12
## 14 кто-то 11 13 10
## 12 ничто 15 12 9
## 11 ты 16 11 7
## 13 вы 11 13 7
## 15 мы 10 15 6
## 16 кто 4 16 4
## 17 никто 3 17 3
## 18 что-нибудь 3 17 3Союз
set.seed(100)
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Clinical") |>
tokens_keep(pattern = "*_CONJ") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
dfm_weight(scheme = "boolean") |>
textplot_wordcloud(max_words = 50, min_size = 1, rotation = 0)
title("Клиническая группа")
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Control") |>
tokens_keep(pattern = "*_CONJ") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
dfm_weight(scheme = "boolean") |>
textplot_wordcloud(max_words = 50, min_size = 1, rotation = 0)
title("Контрольная группа")
tstat_S <-Tokens_S3 |>
tokens_keep(pattern = "*_CONJ") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
dfm_weight(scheme = "boolean") |>
textstat_frequency(groups = Sample, n = 20)
ggplot(data = tstat_S, aes(x = factor(nrow(tstat_S):1), y = frequency)) +
geom_point() +
facet_wrap(~ group, scales = "free") +
coord_flip() +
scale_x_discrete(breaks = nrow(tstat_S):1,
labels = tstat_S$feature) +
labs(x = NULL, y = "Количество текстов")
Таблица Клиническая
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Clinical") |>
tokens_keep(pattern = "*_CONJ") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
textstat_frequency() |>
filter(docfreq > 2) |>
rename(Lemma = feature) |>
as.data.frame() |> # Почему не работает на исходном объекте select?
arrange(desc(docfreq)) |> # Сортировка по убыванию по полю docfreq
select(-group) # Удаление колонки group## Lemma frequency rank docfreq
## 2 что 105 2 24
## 1 и 139 1 23
## 3 а 75 3 21
## 7 как 19 7 13
## 4 но 26 4 12
## 6 или 20 6 11
## 5 то 22 5 9
## 8 чтобы 13 8 9
## 10 если 10 10 6
## 11 будто 8 11 6
## 9 либо 11 9 4
## 12 да 4 12 4
## 13 чтоб 3 13 3Таблица Контрольная
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Control") |>
tokens_keep(pattern = "*_CONJ") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
textstat_frequency() |>
filter(docfreq > 2) |>
rename(Lemma = feature) |>
as.data.frame() |> # Почему не работает на исходном объекте select?
arrange(desc(docfreq)) |> # Сортировка по убыванию по полю docfreq
select(-group) # Удаление колонки group## Lemma frequency rank docfreq
## 1 и 333 1 30
## 2 что 226 2 30
## 3 а 118 3 27
## 4 но 68 4 24
## 5 или 56 5 19
## 6 как 54 6 19
## 7 чтобы 36 7 18
## 9 то 21 9 10
## 8 либо 31 8 9
## 10 если 10 10 9
## 11 да 10 10 8
## 13 когда 8 13 8
## 12 пока 9 12 6
## 15 хотя 4 15 4
## 14 однако 7 14 3
## 16 причем 3 16 3
## 17 чем 3 16 3PART частица
set.seed(100)
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Clinical") |>
tokens_keep(pattern = "*_PART") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
dfm_weight(scheme = "boolean") |>
textplot_wordcloud(max_words = 50, min_size = 1, rotation = 0)
title("Клиническая группа")
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Control") |>
tokens_keep(pattern = "*_PART") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
dfm_weight(scheme = "boolean") |>
textplot_wordcloud(max_words = 50, min_size = 1, rotation = 0)
title("Контрольная группа")
tstat_S <-Tokens_S3 |>
tokens_keep(pattern = "*_PART") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
dfm_weight(scheme = "boolean") |>
textstat_frequency(groups = Sample, n = 20)
ggplot(data = tstat_S, aes(x = factor(nrow(tstat_S):1), y = frequency)) +
geom_point() +
facet_wrap(~ group, scales = "free") +
coord_flip() +
scale_x_discrete(breaks = nrow(tstat_S):1,
labels = tstat_S$feature) +
labs(x = NULL, y = "Количество текстов")
Таблица Клиническая
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Clinical") |>
tokens_keep(pattern = "*_PART") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
textstat_frequency() |>
filter(docfreq > 2) |>
rename(Lemma = feature) |>
as.data.frame() |> # Почему не работает на исходном объекте select?
arrange(desc(docfreq)) |> # Сортировка по убыванию по полю docfreq
select(-group) # Удаление колонки group## Lemma frequency rank docfreq
## 1 не 129 1 24
## 3 ну 23 3 12
## 6 это 18 6 12
## 2 будто 39 2 11
## 7 просто 15 7 11
## 4 бы 23 3 10
## 5 вот 23 3 10
## 8 нет 8 8 6
## 12 все-таки 5 12 5
## 13 то 5 12 5
## 9 же 6 9 4
## 10 даже 6 9 3
## 11 ли 6 9 3Таблица Контрольная
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Control") |>
tokens_keep(pattern = "*_PART") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
textstat_frequency() |>
filter(docfreq > 2) |>
rename(Lemma = feature) |>
as.data.frame() |> # Почему не работает на исходном объекте select?
arrange(desc(docfreq)) |> # Сортировка по убыванию по полю docfreq
select(-group) # Удаление колонки group## Lemma frequency rank docfreq
## 1 не 222 1 29
## 4 просто 47 4 21
## 5 бы 40 5 20
## 2 вот 115 2 19
## 6 это 30 6 17
## 3 ну 58 3 16
## 7 будто 30 6 16
## 8 же 29 8 15
## 9 даже 18 9 13
## 13 все-таки 9 13 8
## 14 только 8 14 8
## 10 ли 11 10 7
## 11 тоже 11 10 7
## 12 нет 10 12 6
## 15 то 7 15 6
## 18 вроде 5 16 5
## 16 ни 5 16 4
## 19 прямо 4 19 3APRO местоимение-прилагательное
set.seed(100)
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Clinical") |>
tokens_keep(pattern = "*_APRO") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
dfm_weight(scheme = "boolean") |>
textplot_wordcloud(max_words = 50, min_size = 1, rotation = 0)
title("Клиническая группа")
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Control") |>
tokens_keep(pattern = "*_APRO") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
dfm_weight(scheme = "boolean") |>
textplot_wordcloud(max_words = 50, min_size = 1, rotation = 0)
title("Контрольная группа")
tstat_S <-Tokens_S3 |>
tokens_keep(pattern = "*_APRO") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
dfm_weight(scheme = "boolean") |>
textstat_frequency(groups = Sample, n = 20)
ggplot(data = tstat_S, aes(x = factor(nrow(tstat_S):1), y = frequency)) +
geom_point() +
facet_wrap(~ group, scales = "free") +
coord_flip() +
scale_x_discrete(breaks = nrow(tstat_S):1,
labels = tstat_S$feature) +
labs(x = NULL, y = "Количество текстов")
Таблица Клиническая
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Clinical") |>
tokens_keep(pattern = "*_APRO") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
textstat_frequency() |>
filter(docfreq > 2) |>
rename(Lemma = feature) |>
as.data.frame() |> # Почему не работает на исходном объекте select?
arrange(desc(docfreq)) |> # Сортировка по убыванию по полю docfreq
select(-group) # Удаление колонки group## Lemma frequency rank docfreq
## 2 этот 30 2 15
## 3 свой 29 3 15
## 1 какой-то 33 1 12
## 4 такой 23 4 11
## 7 который 12 7 10
## 5 ее 16 5 9
## 6 его 13 6 8
## 9 тот 8 9 8
## 8 другой 11 8 7
## 10 весь 5 10 5
## 11 один 5 10 5
## 12 их 4 12 3Таблица Контрольная
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Control") |>
tokens_keep(pattern = "*_APRO") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
textstat_frequency() |>
filter(docfreq > 2) |>
rename(Lemma = feature) |>
as.data.frame() |> # Почему не работает на исходном объекте select?
arrange(desc(docfreq)) |> # Сортировка по убыванию по полю docfreq
select(-group) # Удаление колонки group## Lemma frequency rank docfreq
## 1 этот 115 1 29
## 3 свой 75 3 26
## 2 какой-то 109 2 23
## 5 который 41 5 19
## 6 ее 34 6 18
## 4 такой 66 4 17
## 7 другой 28 7 15
## 8 весь 19 8 12
## 9 его 14 9 10
## 10 один 13 10 9
## 12 тот 10 12 7
## 11 какой 11 11 6
## 13 их 7 13 6
## 14 сам 7 13 5
## 15 самый 6 15 4
## 17 какой-нибудь 4 16 4
## 16 каждый 4 16 3
## 18 некоторый 3 18 3ADVPRO местоименное наречие
set.seed(100)
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Clinical") |>
tokens_keep(pattern = "*_ADVPRO") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
dfm_weight(scheme = "boolean") |>
textplot_wordcloud(max_words = 50, min_size = 1, rotation = 0)
title("Клиническая группа")
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Control") |>
tokens_keep(pattern = "*_ADVPRO") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
dfm_weight(scheme = "boolean") |>
textplot_wordcloud(max_words = 50, min_size = 1, rotation = 0)
title("Контрольная группа")
tstat_S <-Tokens_S3 |>
tokens_keep(pattern = "*_ADVPRO") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
dfm_weight(scheme = "boolean") |>
textstat_frequency(groups = Sample, n = 20)
ggplot(data = tstat_S, aes(x = factor(nrow(tstat_S):1), y = frequency)) +
geom_point() +
facet_wrap(~ group, scales = "free") +
coord_flip() +
scale_x_discrete(breaks = nrow(tstat_S):1,
labels = tstat_S$feature) +
labs(x = NULL, y = "Количество текстов")
Таблица Клиническая
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Clinical") |>
tokens_keep(pattern = "*_ADVPRO") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
textstat_frequency() |>
filter(docfreq > 2) |>
rename(Lemma = feature) |>
as.data.frame() |> # Почему не работает на исходном объекте select?
arrange(desc(docfreq)) |> # Сортировка по убыванию по полю docfreq
select(-group) # Удаление колонки group## Lemma frequency rank docfreq
## 2 так 20 2 12
## 3 тут 17 3 12
## 1 как 36 1 9
## 4 потом 12 4 8
## 5 там 11 5 8
## 6 потому 10 6 8
## 7 как-то 8 7 5
## 9 здесь 5 8 5
## 8 поэтому 5 8 3Таблица Контрольная
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Control") |>
tokens_keep(pattern = "*_ADVPRO") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
dfm() |>
textstat_frequency() |>
filter(docfreq > 2) |>
rename(Lemma = feature) |>
as.data.frame() |> # Почему не работает на исходном объекте select?
arrange(desc(docfreq)) |> # Сортировка по убыванию по полю docfreq
select(-group) # Удаление колонки group## Lemma frequency rank docfreq
## 1 так 82 1 26
## 2 как 60 2 22
## 4 как-то 38 4 16
## 3 там 39 3 15
## 5 потому 25 5 13
## 6 куда-то 19 6 10
## 7 здесь 16 7 10
## 8 поэтому 16 7 10
## 11 потом 6 11 6
## 12 куда 6 11 6
## 10 тут 7 10 5
## 13 где 6 11 5
## 9 где-то 8 9 4
## 15 почему-то 4 15 4
## 14 почему 5 14 3
## 16 туда 3 16 3N-grams
tstat_S <-Tokens_S3 |>
#tokens_keep(pattern = "*_S") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
tokens_ngrams()|>
dfm() |>
dfm_weight(scheme = "boolean") |>
textstat_frequency(groups = Sample, n = 20)
ggplot(data = tstat_S, aes(x = factor(nrow(tstat_S):1), y = frequency)) +
geom_point() +
facet_wrap(~ group, scales = "free") +
coord_flip() +
scale_x_discrete(breaks = nrow(tstat_S):1,
labels = tstat_S$feature) +
labs(x = NULL, y = "Количество испытуемых")
tstat_S <-Tokens_S3 |>
#tokens_keep(pattern = "*_S") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
tokens_ngrams(n = 3L)|>
dfm() |>
dfm_weight(scheme = "boolean") |>
textstat_frequency(groups = Sample, n = 20)
ggplot(data = tstat_S, aes(x = factor(nrow(tstat_S):1), y = frequency)) +
geom_point() +
facet_wrap(~ group, scales = "free") +
coord_flip() +
scale_x_discrete(breaks = nrow(tstat_S):1,
labels = tstat_S$feature) +
labs(x = NULL, y = "Количество испытуемых")
## Таблица Клиническая
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Clinical") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
tokens_ngrams(n = 3L)|>
dfm() |>
textstat_frequency() |>
filter(docfreq > 2) |>
rename(Lemma = feature) |>
as.data.frame() |> # Почему не работает на исходном объекте select?
arrange(desc(docfreq)) |> # Сортировка по убыванию по полю docfreq
select(-group) # Удаление колонки group## Lemma frequency rank docfreq
## 3 она_не_нравиться 5 3 5
## 2 не_мочь_сказать 6 2 4
## 5 у_она_в 4 5 4
## 6 она_в_рука 4 5 4
## 8 что_она_не 4 5 4
## 9 как_будто_она 4 5 4
## 10 она_как_будто 4 5 4
## 11 к_она_подходить 4 5 4
## 12 то_что_она 4 5 4
## 13 она_не_хотеть 4 5 4
## 15 на_задний_план 4 5 4
## 4 я_казаться_что 5 3 3
## 7 не_знать_что 4 5 3
## 17 мочь_сказать_что 3 17 3
## 18 на_этот_картинка 3 17 3
## 19 в_будущее_они 3 17 3
## 22 смотреть_на_она 3 17 3
## 25 он_не_хотеть 3 17 3
## 28 на_он_смотреть 3 17 3Таблица Контрольная
Tokens_S3 |>
tokens_subset(Sample == "Control") |>
tokens_replace(Dictionary$Word_POS, Dictionary$Word, valuetype = "fixed") |>
tokens_ngrams(n = 3L)|>
dfm() |>
textstat_frequency() |>
filter(docfreq > 2) |>
rename(Lemma = feature) |>
as.data.frame() |> # Почему не работает на исходном объекте select?
arrange(desc(docfreq)) |> # Сортировка по убыванию по полю docfreq
select(-group) # Удаление колонки group## Lemma frequency rank docfreq
## 1 я_думать_что 32 1 13
## 2 заниматься_свой_дело 11 2 9
## 4 то_что_она 10 4 8
## 5 как_будто_бы 9 5 8
## 8 к_она_подходить 8 6 6
## 11 рядом_с_она 6 10 6
## 12 что_она_не 6 10 6
## 7 на_этот_картина 8 6 5
## 13 мужчина_и_женщина 5 13 5
## 14 то_что_он 5 13 5
## 15 в_данный_момент 5 13 5
## 16 потому_что_он 5 13 5
## 17 скоро_все_он 5 13 5
## 18 скоро_все_это 5 13 5
## 20 сидеть_на_диван 5 13 5
## 21 держать_в_рука 5 13 5
## 23 думать_о_то 5 13 5
## 25 думать_что_она 5 13 5
## 3 я_казаться_что 11 2 4
## 6 и_скоро_все 8 6 4
## 9 мочь_быть_она 7 9 4
## 10 до_это_они 6 10 4
## 19 не_то_чтобы 5 13 4
## 24 думать_что_это 5 13 4
## 26 потому_что_она 5 13 4
## 27 о_то_что 5 13 4
## 29 они_просто_сидеть 4 28 4
## 30 не_понимать_что 4 28 4
## 32 скоро_все_она 4 28 4
## 33 у_она_в 4 28 4
## 34 она_в_рука 4 28 4
## 35 в_рука_книга 4 28 4
## 41 она_не_хотеть 4 28 4
## 44 не_знать_что 4 28 4
## 45 что_у_она 4 28 4
## 46 я_казаться_она 4 28 4
## 47 она_не_ожидать 4 28 4
## 48 не_хотеть_это 4 28 4
## 22 на_картинка_изображать 5 13 3
## 37 так_скоро_все 4 28 3
## 38 в_свой_мысль 4 28 3
## 39 женщина_на_задний 4 28 3
## 40 на_задний_план 4 28 3
## 42 не_хотеть_слушать 4 28 3
## 52 это_у_они 3 51 3
## 54 а_женщина_пытаться 3 51 3
## 55 пытаться_он_останавливать 3 51 3
## 56 женщина_и_мужчина 3 51 3
## 57 то_что_мужчина 3 51 3
## 58 это_они_просто 3 51 3
## 59 мама_и_дочка 3 51 3
## 60 сделать_не_так 3 51 3
## 61 женщина_с_мужчина 3 51 3
## 62 мужчина_скоро_все 3 51 3
## 63 на_то_чтобы 3 51 3
## 64 в_другой_место 3 51 3
## 65 место_а_женщина 3 51 3
## 66 скоро_все_они 3 51 3
## 67 мужчина_подходить_к 3 51 3
## 68 понимать_что_она 3 51 3
## 69 мочь_быть_что 3 51 3
## 70 быть_что_она 3 51 3
## 71 что_мужчина_хотеть 3 51 3
## 72 вот_мочь_быть 3 51 3
## 73 мочь_быть_он 3 51 3
## 74 в_другой_сторона 3 51 3
## 75 в_будущее_они 3 51 3
## 76 они_просто_расходиться 3 51 3
## 77 по_свой_дело 3 51 3
## 79 скоро_все_девушка 3 51 3
## 80 из-за_то_что 3 51 3
## 82 она_не_нравиться 3 51 3
## 83 смотреть_на_она 3 51 3
## 84 но_девочка_не 3 51 3
## 85 не_хотеть_она 3 51 3
## 87 этот_мужчина_и 3 51 3
## 89 думать_что_этот 3 51 3
## 90 не_хотеть_с 3 51 3
## 92 она_на_рука 3 51 3
## 94 у_она_быть 3 51 3
## 95 то_как_он 3 51 3
## 96 об_это_не 3 51 3
## 98 как_будто_она 3 51 3
## 99 и_не_хотеть 3 51 3
## 100 он_не_мочь 3 51 3
## 102 девушка_как_будто 3 51 3
## 103 у_они_быть 3 51 3
## 104 потому_что_у 3 51 3
## 110 к_она_и 3 51 3
## 111 что_он_так 3 51 3
## 113 она_как_будто 3 51 3…
Сохранение объектов на диск
#save(Words, file = "Words.RData")