Stylistika V
ZS 2024
Obsah
• „globální“ vlastnosti textu
• literatura
• Kubát, M. Kvantitativní analýza žánrů. 2016.
• grafy a příklady převzaty z této publikace
Celkové vlastnosti textu
• Kubát, M., Mačutek, J., Čech, R. (2021). Communists spoke
differently. An analysis of Czechoslovak and Czech annual
presidential speeches. Digital Scholarship in the Humanities, 36,
138-152.
Slovní bohatství / lexikální diverzita
• type-token poměr
• proporce hapax legomenon
• index opakování slov (repeat rate)
• entropie
• Giniho index
• …
Poměr typů a tokenů
• Marie miluje Petra. Petra miluje taky Jana. Petr miluje Emu.
Poměr typů a tokenů
• Marie miluje Petra. Petra miluje taky Jana. Petr miluje Emu.
• tokeny = 10
• typy = ?
Poměr typů a tokenů
• Marie miluje Petra. Petra miluje taky Jana. Petr miluje Emu.
• tokeny = 10
• typy = 7
Poměr typů a tokenů
• Marie miluje Petra. Petra miluje taky Jana. Petr miluje Emu.
• tokeny = 10
• typy = 7
𝑇𝑇𝑅 =
𝑡𝑦𝑝𝑦
𝑡𝑜𝑘𝑒𝑛𝑦
=
7
10
= 0.7
Poměr typů a tokenů
Poměr typů a tokenů
• nevhodný pro texty různé délky
• upravené způsob měření
• standardizovaný TTR -> STTR
• TTR na blocích textu
• např. o velikosti 100, 1000,… n slov
• klouzavý průměr TTR -> MATTR
Klouzavý průměr TTR – MATTR
Marie miluje Petra. Petra miluje taky Jana. Petr miluje Emu.
Klouzavý průměr TTR – MATTR
Marie miluje Petra. Petra miluje taky Jana. Petr miluje Emu.
• tokeny = 5
• typy = 3
• TTR = 3/5 = 0.6
Klouzavý průměr TTR – MATTR
Marie miluje Petra. Petra miluje taky Jana. Petr miluje Emu.
• tokeny = 5
• typy = 3
• TTR = 3/5 = 0.6
Klouzavý průměr TTR – MATTR
Marie miluje Petra. Petra miluje taky Jana. Petr miluje Emu.
• tokeny = 5
• typy = 4
• TTR = 4/5 = 0.8
Klouzavý průměr TTR – MATTR
Marie miluje Petra. Petra miluje taky Jana. Petr miluje Emu.
• tokeny = 5
• typy = 5
• TTR = 5/5 = 1
Klouzavý průměr TTR – MATTR
Marie miluje Petra. Petra miluje taky Jana. Petr miluje Emu.
• tokeny = 5
• typy = 5
• TTR = 4/5 = 0.8
Klouzavý průměr TTR – MATTR
Marie miluje Petra. Petra miluje taky Jana. Petr miluje Emu.
• tokeny = 5
• typy = 5
• TTR = 5/5 = 1
Klouzavý průměr TTR – MATTR
Marie miluje Petra. Petra miluje taky Jana. Petr miluje Emu.
𝑀𝐴𝑇𝑇𝑅 =
0.6 + 0.6 + 0.8 + 1 + 0.8 + 1
6
=
4.8
6
= 0.8
Klouzavý průměr TTR – MATTR
Marie miluje Petra. Petra miluje taky Jana. Petr miluje Emu.
𝑀𝐴𝑇𝑇𝑅 =
σ𝑖=1
𝑁−𝐿
𝑉𝑖
𝐿(𝑁 − 𝐿 + 1)
L… velikost okna
Vi… počet typů v daném okně
N… délka textu
Klouzavý průměr TTR – MATTR
Marie miluje Petra. Petra miluje taky Jana. Petr miluje Emu.
𝑀𝐴𝑇𝑇𝑅 =
σ𝑖=1
𝑁−𝐿
𝑉𝑖
𝐿(𝑁 − 𝐿 + 1)
=
3 + 3 + 4 + 5 + 4 + 5
5(10 − 5 + 1)
=
24
30
= 0.8
L… velikost okna
Vi… počet typů v daném okně
N… délka textu
Klouzavý průměr TTR – MATTR
Klouzavý průměr TTR – MATTR
• velikost okna obvykle
• L = 100
• L = 500
• nástroje
• QuitaUp
• https://korpus.cz/quitaup/
Klouzavý průměr TTR – MATTR
Podíl hapaxů k tokenům (PHL)
• hapax legomenon
• výraz, který se vyskytuje v textu jednou
𝑃𝐻𝐿 =
σ 𝐻𝐿𝑖
𝑁
HL…hapax legomenon
N… počet tokenů
Podíl hapaxů k tokenům (PHL)
Podíl hapaxů k tokenům (PHL)
0
100
200
300
400
500
600
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000
pořadí
frekvence
Podíl hapaxů k tokenům (PHL)
Průměrná délka tokenu (ATL)
• vyjadřuje hodnotu aritmetického průměru délek tokenů v textu
• délka tokenu je počítána v počtu znaků
• např. slovo chyba má tedy délku 5 znaků
Průměrná délka tokenu (ATL)
Aktivita (Q)
• míra dějovosti textu
• v kontrastu s deskriptivitou (popisností)
• poměr sloves k součtu sloves a adjektiv, které se v textu vyskytují
• obrácenou hodnotou je deskriptivita
Aktivita (Q)
Na malém stole ležela rozbitá váza a pod stolem se válely prázdné lahve.
Aktivita (Q)
Na malém stole ležela rozbitá váza a pod stolem se válely prázdné lahve.
𝑄 =
2
2 + 3
= 0.4
Aktivita (Q)
Verb distance (VD)
• aritmetický průměr počtu tokenů mezi dvěma po sobě
následujícími slovesy v textu
• nezapočítávají se pomocná slova
Verb distance (VD)
Potichu ulehl naznak. Slunce ho udeřilo v oči a proniklo zavřenými
víčky; červené a černé kruhy se roztočily a palčivě tančí před
očima.
Verb distance (VD)