PHPCLANCHILDES with regular expressions

9 matches in 9 utterances

3.27 per 1,000 words of everyone but CHI, in 1 of 1 transcripts (602 utterances, 2,756 words searched).

  1. de la soupe . 185047_185734 MOT · french/york_para014.cha, line 158 · Anne 2;05
  2. de la soupe . 433478_436467 MOT · french/york_para014.cha, line 362 · Anne 2;05
  3. t(u) (n') as pas envie de la bonne soupe ? 898451_901188 MOT · french/york_para014.cha, line 859 · Anne 2;05
  4. tu sais „ Boucle_d'Or , elle goûte dans le grand bol , la soupe . 901188_908052 MOT · french/york_para014.cha, line 862 · Anne 2;05
  5. alors elle va essayer la soupe suivante . 910958_913569 MOT · french/york_para014.cha, line 869 · Anne 2;05
  6. et elle mange tout le bol de soupe . 931297_933318 MOT · french/york_para014.cha, line 890 · Anne 2;05
  7. elle va remanger encore de la soupe maintenant qu'elle est réveillée ? 998953_1001143 MOT · french/york_para014.cha, line 931 · Anne 2;05
  8. et alors on va lui donner [///] après sa soupe on va lui donner autre chose . 1214799_1220442 MOT · french/york_para014.cha, line 1140 · Anne 2;05
  9. xxx la soupe tout le temps , pauvre Boucle_d'Or . 1220442_1224696 SAR · french/york_para014.cha, line 1145 · Anne 2;05
  1. MOTqu'est-ce qu'il y a dans le bol , Anne ? 179797_183172
    CHI(de) 0la soupe . 183172_185047
    MOT*MOT: de la soupe . 185047_185734
    SARhum . 185734_186422
    MOTelle essaye le grand fauteuil (.) qui est trop mou . 186422_192109
  2. CHIe [: est] veut manger . 429351_431541
    MOTelle veut manger , maintenant . 431541_433478
    MOT*MOT: de la soupe . 433478_436467
    CHI0 mettre tes chaussons après ? 436467_442658
    CHIaprès 0 mettre tes chaussons ? 442658_446406
  3. CHIje 0ne veux pas . 896051_897061
    MOTtoi , tu 0ne veux pas ? 897061_898451
    MOT*MOT: t(u) (n') as pas envie de la bonne soupe ? 898451_901188
    MOTtu sais „ Boucle_d'Or , elle goûte dans le grand bol , la soupe . 901188_908052
    MOT+" ouh c(e) est trop chaud , j(e) (n') en veux pas . 908052_910958
  4. MOTtoi , tu 0ne veux pas ? 897061_898451
    MOTt(u) (n') as pas envie de la bonne soupe ? 898451_901188
    MOT*MOT: tu sais „ Boucle_d'Or , elle goûte dans le grand bol , la soupe . 901188_908052
    MOT+" ouh c(e) est trop chaud , j(e) (n') en veux pas . 908052_910958
    MOTalors elle va essayer la soupe suivante . 910958_913569
  5. MOTtu sais „ Boucle_d'Or , elle goûte dans le grand bol , la soupe . 901188_908052
    MOT+" ouh c(e) est trop chaud , j(e) (n') en veux pas . 908052_910958
    MOT*MOT: alors elle va essayer la soupe suivante . 910958_913569
    MOTle bol un peu plus petit . 913569_916180
    MOTelle goûte . 916180_916979
  6. MOTah elle est parfaite . 927507_929908
    MOTelle est très très bonne . 929908_931297
    MOT*MOT: et elle mange tout le bol de soupe . 931297_933318
    MOTah après elle retourne à la petite fenêtre pour vérifier si personne n' arrive . 933318_941278
    MOTtu 0ne veux pas qu'elle aille se coucher maintenant qu'elle a bien mangé ? 941278_949364
  7. MOTelle est réveillée ? 996722_998195
    MOTqu'est-ce qu'elle va faire ? 998195_998953
    MOT*MOT: elle va remanger encore de la soupe maintenant qu'elle est réveillée ? 998953_1001143
    CHIlui ici . 1001143_1004259
    CHIet lui ici . 1004259_1007796
  8. CHIBoucle_d'Or , e [: est] veut manger . 1204102_1213326
    MOTBoucle_d'Or , elle veut manger . 1213326_1214799
    MOT*MOT: et alors on va lui donner [///] après sa soupe on va lui donner autre chose . 1214799_1220442
    SARxxx la soupe tout le temps , pauvre Boucle_d'Or . 1220442_1224696
    MOTqu'est qu'elle va manger aussi ? 1224696_1227770
  9. MOTBoucle_d'Or , elle veut manger . 1213326_1214799
    MOTet alors on va lui donner [///] après sa soupe on va lui donner autre chose . 1214799_1220442
    SAR*SAR: xxx la soupe tout le temps , pauvre Boucle_d'Or . 1220442_1224696
    MOTqu'est qu'elle va manger aussi ? 1224696_1227770
    MOT0elle 0va 0manger du fromage ? 1227770_1228317

Matches by age

One dot per transcript: matches per 1,000 words of everyone but CHI. Dots of the same child are joined.

Matches by child

Matches per 1,000 words, all transcripts of each child together, highest first.

  1. Anne french3.27
All transcripts as a table
TranscriptChildAgeWordsUtterances matchedMatchesPer 1,000 words
french/york_para014.chaAnne 2;5.042,756993.27

What the pattern matched

1 different forms (lowercased). Useful to see what a pattern really catches: unexpected forms here usually mean the pattern is too broad.

  1. soupe9 · 100.0%