fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Ген Ангела
Автор: Екатерина Кольцова
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:462724
Слов в произведении (СВП):70027
Приблизительно страниц:238
Средняя длина слова, знаков:5.14
Средняя длина предложения (СДП), знаков:52.37
СДП авторского текста, знаков:57.35
СДП диалога, знаков:42.93
Доля диалогов в тексте:28.3%
Доля авторского текста в диалогах:9.18%
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:8098
Активный словарный запас (АСЗ):7757
Активный несловарный запас (АНСЗ):341
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1141.79
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2593.50 отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000
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:15933 (22.75% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:54094 (77.25% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное17602 (32.54%)
          Прилагательное4919 (9.09%)
          Глагол13852 (25.61%)
          Местоимение-существительное5874 (10.86%)
          Местоименное прилагательное3256 (6.02%)
          Местоимение-предикатив8 (0.01%)
          Числительное (количественное)739 (1.37%)
          Числительное (порядковое)114 (0.21%)
          Наречие3231 (5.97%)
          Предикатив485 (0.90%)
          Предлог7197 (13.30%)
          Союз5180 (9.58%)
          Междометие1099 (2.03%)
          Вводное слово259 (0.48%)
          Частица4293 (7.94%)
          Причастие1005 (1.86%)
          Деепричастие104 (0.19%)
Служебных слов:27270 (50.41%)

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
Существительное351358108.5.001.6.2811.9531265.7.70154.5.43
Прилагательное354.61221.1.00.32.021.6.404.64.4.75.122.2.98.07
Глагол4314221413.032.229.31.439163.6.389.63.4.38
Местоимение-существительное117.8354.83.05.85.055.4.8274.1.45.4711.52.12
Местоименное прилагательное2258.72.11.3.02.60.051.4.433.41.8.32.083.52.02
Местоимение-предикатив.00.00.08.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.3.822.52.23.00.33.03.15.071.1.70.12.05.50.12.00
Числительное (порядковое)1.2.03.22.05.02.00.00.00.03.00.03.13.00.00.07.00.00
Наречие53.81561.1.00.55.002.7.524.83.4.52.123.5.73.08
Предикатив.72.251.6.67.30.00.07.00.27.05.47.88.17.03.62.10.00
Предлог681321214.022.6.63.85.23.15.85.03.02.532.1.05
Союз175.819103.7.00.95.135.5.756.93.8.93.477.11.1.10
Междометие5.8.701.54.71.3.00.12.03.53.12.75.75.07.021.2.37.02
Вводное слово.60.271.00.62.13.00.00.00.15.03.32.23.08.00.37.10.00
Частица7.24.1295.41.9.001.2.032.8.674.85.4.43.235.5.47.08
Причастие5.51.11.7.48.38.00.05.00.42.052.71.2.13.05.58.18.02
Деепричастие.30.07.13.05.05.00.00.00.07.00.83.07.00.00.08.00.00

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
Существительное21192225262728282929
Прилагательное5.276.66.977.577.578.2
Глагол13282421202018191919
Местоимение-существительное16119.78.56.96.6665.65.6
Местоименное прилагательное3.14.854.74.94.74.94.95.54.9
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.10
Числительное (колич-ое).701.21.11.111.211.21.21
Числительное (порядковое).30.20.10.10.10.10.10.30.30.10
Наречие7.95.44.4444.33.84.144.1
Предикатив1.1.70.80.70.70.60.60.60.50.50
Предлог7.66.81112111112121212
Союз125.96.36.887.17.57.476
Междометие3.51.11.21.41.61.71.81.41.51.2
Вводное слово1.1.40.30.20.20.30.30.30.10.10
Частица6.976.15.86.25.56.25.55.86.7
Причастие1.11.11.21.41.61.61.71.61.91.8
Деепричастие.30.00.10.20.20.20.10.20.00.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая108.09
          .    точка109.53
          -    тире19.99
          !    восклицательный знак1.44
          ?    вопросительный знак10.62
          ...    многоточие2.13
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.01
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.20
          "    кавычка15.29
          ()    скобки0.04
          :    двоеточие2.48
          ;    точка с запятой0.14




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».


Внимание! У Екатерины Кольцовой пока не сформирован лингвистический паспорт, а значит этого автора в списке результатов не будет в любом случае. Проверка авторства для данного произведения не может претендовать на верный результат.

АвторСовпадение с лингвопрофилем автора (в условных единицах)
1. Алекс Орлов
 40
2. Дмитрий Дашко
 40
3. Артём Тихомиров
 40
4. Михаил Тырин
 40
5. Никита Аверин
 39
6. Павел Мамонтов
 39
7. Мария Симонова
 39
8. Игорь Шенгальц
 39
9. Олег Рой
 39
10. Кирилл Алейников
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх