fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Мой снежный князь. Строптивица для лэрда
Автор: Франциска Вудворт
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:660263
Слов в произведении (СВП):101036
Приблизительно страниц:331
Средняя длина слова, знаков:4.95
Средняя длина предложения (СДП), знаков:56.36
СДП авторского текста, знаков:65.07
СДП диалога, знаков:46.19
Доля диалогов в тексте:37.82%
Доля авторского текста в диалогах:11.82%
Использование диалогов по тексту
(по горизонтали: счётчик знаков; по вертикали: процент диалогов;
размер скользящего окна: знаков, шаг: 1000 знаков)

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:8572
Активный словарный запас (АСЗ):8354
Активный несловарный запас (АНСЗ):218
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1065.57
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2368.32 —> 11199-е место в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:8485.79
Динамика изменения УАСЗ-3000 от начала до конца произведения
(по горизонтали: счётчик слов; по вертикали: УАСЗ-3000)
Максимальное значение УАСЗ-3000 (0) приходится приблизительно на 0-ю страницу текста.
Миниимальное значение УАСЗ-3000 (10000000) приходится приблизительно на 0-ю страницу текста.

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:23982 (23.74% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:77054 (76.26% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное22099 (28.68%)
          Прилагательное5595 (7.26%)
          Глагол22246 (28.87%)
          Местоимение-существительное11885 (15.42%)
          Местоименное прилагательное4554 (5.91%)
          Местоимение-предикатив23 (0.03%)
          Числительное (количественное)623 (0.81%)
          Числительное (порядковое)121 (0.16%)
          Наречие3850 (5.00%)
          Предикатив731 (0.95%)
          Предлог9766 (12.67%)
          Союз8273 (10.74%)
          Междометие1687 (2.19%)
          Вводное слово238 (0.31%)
          Частица7006 (9.09%)
          Причастие807 (1.05%)
          Деепричастие213 (0.28%)
Служебных слов:43645 (56.64%)

Биграммы частей речи

В таблице показаны частоты словопар типа «существительное+прилагательное», «прилагательное+глагол» и т.д. Для удобства восприятия частота выражена в среднем количестве пары на 1000 слов текста. Вертикаль отражает часть речи первого слова биграммы, горизонталь — второго.

С
у
щ
е
с
т
в
и
т
е
л
ь
н
о
е
П
р
и
л
а
г
а
т
е
л
ь
н
о
е
Г
л
а
г
о
л
М
е
с
т
о
и
м
е
н
и
е
-
с
у
щ
е
с
т
в
и
т
е
л
ь
н
о
е
М
е
с
т
о
и
м
е
н
н
о
е

п
р
и
л
а
г
а
т
е
л
ь
н
о
е
М
е
с
т
о
и
м
е
н
и
е
-
п
р
е
д
и
к
а
т
и
в
Ч
и
с
л
и
т
е
л
ь
н
о
е

(
к
о
л
и
ч
е
с
т
в
е
н
н
о
е
)
Ч
и
с
л
и
т
е
л
ь
н
о
е

(
п
о
р
я
д
к
о
в
о
е
)
Н
а
р
е
ч
и
е
П
р
е
д
и
к
а
т
и
в
П
р
е
д
л
о
г
С
о
ю
з
М
е
ж
д
о
м
е
т
и
е
В
в
о
д
н
о
е

с
л
о
в
о
Ч
а
с
т
и
ц
а
П
р
и
ч
а
с
т
и
е
Д
е
е
п
р
и
ч
а
с
т
и
е
Существительное268.648157.1.01.91.097.51.124285.4.26142.5.49
Прилагательное252.7131.9.86.01.14.011.2.242.74.4.79.031.7.54.08
Глагол4812242412.071.5.187.11.341225.1.40111.9.27
Местоимение-существительное128.4507.74.1.05.77.096.9.99106.9.95.3916.51.16
Местоименное прилагательное264.17.12.5.96.00.16.091.1.2121.9.25.053.2.39.07
Местоимение-предикатив.03.00.11.00.00.00.00.00.00.00.01.01.01.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)2.6.431.2.31.27.01.05.00.09.08.59.61.01.01.46.10.00
Числительное (порядковое).75.06.16.06.02.00.00.00.00.02.02.16.01.00.07.01.00
Наречие3.52.7136.9.86.01.26.011.6.393.22.2.39.083.9.34.08
Предикатив.71.391.7.94.26.00.02.00.35.09.50.82.22.00.61.02.00
Предлог588.15.71715.00.97.51.63.34.13.89.00.02.971.3.00
Союз134.423183.3.06.65.134.917.15.21.3.218.7.45.18
Междометие6.5.631.35.41.5.01.08.01.50.07.83.98.11.05.61.14.00
Вводное слово.39.09.45.43.08.00.02.00.14.05.19.41.08.00.25.00.00
Частица7.53.4358.51.7.01.73.032.7.624.25.5.66.226.7.34.29
Причастие4.1.46.40.42.19.00.03.00.17.011.6.48.15.01.19.03.01
Деепричастие.31.07.25.23.14.00.00.00.09.01.98.05.01.00.16.02.00

Части речи на позициях в предложении

Таблица показывает, с какой частотой употреблены автором различные части на позициях в предложении. Например, ячейка «глагол – 3» показывает с какой вероятностью третье слово в случайно взятом предложении произведения является глаголом. Вероятность выражена в процентах.

В каждом столбце максимальное значение отмечено жирным шрифтом, что позволяет по первым трём-пяти столбцам примерно представить типичное для произведения начало предлоджения. Например, последовательность «местоимение-существительное, глагол, прилагательное, существительное» может быть чем-то вроде «Он срубил старое дерево...»


 Номер слова в предложении
 12345678910
Существительное14172123242424242425
Прилагательное5.15.65.15.56.25.55.665.55.6
Глагол19262423232322222221
Местоимение-существительное20161413109.19.98.49.29.7
Местоименное прилагательное2.84.74.24.24.54.54.64.854.9
Местоимение-предикатив.00.10.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).50.60.80.70.70.60.60.80.40.60
Числительное (порядковое).20.20.10.10.10.10.10.20.20.10
Наречие6.54.43.73.63.33.63.73.13.34
Предикатив1.4.70.90.60.80.60.50.50.50.60
Предлог8.86.79.7109.41011101010
Союз106.67.57.78.69.68.99.59.47.9
Междометие2.81.41.31.51.61.91.822.11.7
Вводное слово.80.40.20.20.20.20.10.10.10.10
Частица7.99.57.35.96.36.26.56.66.57.3
Причастие.30.50.70.70.90.90.80.9011.2
Деепричастие.60.20.20.10.10.10.20.10.10.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая114.85
          .    точка87.88
          -    тире24.32
          !    восклицательный знак8.87
          ?    вопросительный знак12.54
          ...    многоточие2.65
          !..    воскл. знак с многоточием0.01
          ?..    вопр. знак с многоточием0.48
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием2.48
          "    кавычка4.07
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие3.26
          ;    точка с запятой0.00




Распознавание автора текста

Алгоритм распознавания автора текста, разработанный в 2008 году Львовым Алексеем (creator) для Лаборатории Фантастики, основан на сравнении лингвистического профиля текста с идентичными по структуре лингвистическими профилями авторов для выявления наиболее точного совпадения. Лингвопрофили авторов вычисляются заблаговременно и хранятся в базе данных как массивы усреднённых показателей и их среднеквадратичных отклонений по всем текстам автора. Таких показателей насчитывается более тысячи, часть из которых приведена выше.

Эмпирический подсчёт показал, что совокупный анализ этих данных, взятых в весовых долях, позволяет определить автора романа с точностью 98.79%, рассказа — 84.32% (при условии, что в базе данных имеется лингвистический профиль истинного автора). Алгоритм сложен и обладает рядом инновационных решений, что позволяет достичь высокой точности в сравнении с прототипами, основанными на анализе одних лишь символьных биграмм.

Алгоритм работы лингвоанализатора кратко описан в статье «Лингвистический анализ текста и распознавание автора».


АвторСовпадение с лингвопрофилем автора (в условных единицах)
1. Франциска Вудворт
 55
2. Ольга Пашнина
 39
3. Валерия Чернованова
 39
4. Наталья Косухина
 39
5. Лана Ежова
 38
6. Александра Руда
 38
7. Елена Помазуева
 38
8. Екатерина Богданова
 38
9. Милена Завойчинская
 38
10. Настя Любимка
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх