fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Хельмова дюжина красавиц. Ненаследный князь
Автор: Екатерина Насута
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:753454
Слов в произведении (СВП):105183
Приблизительно страниц:381
Средняя длина слова, знаков:5.47
Средняя длина предложения (СДП), знаков:62.89
СДП авторского текста, знаков:74.58
СДП диалога, знаков:49.53
Доля диалогов в тексте:36.87%
Доля авторского текста в диалогах:10.03%
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:12634
Активный словарный запас (АСЗ):11304
Активный несловарный запас (АНСЗ):1330
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1322.74
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3149.29 —> 1955-е место в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:12331.50
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:23238 (22.09% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:81945 (77.91% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное24819 (30.29%)
          Прилагательное10528 (12.85%)
          Глагол18981 (23.16%)
          Местоимение-существительное5917 (7.22%)
          Местоименное прилагательное4291 (5.24%)
          Местоимение-предикатив18 (0.02%)
          Числительное (количественное)861 (1.05%)
          Числительное (порядковое)195 (0.24%)
          Наречие4262 (5.20%)
          Предикатив898 (1.10%)
          Предлог8633 (10.54%)
          Союз10439 (12.74%)
          Междометие1875 (2.29%)
          Вводное слово385 (0.47%)
          Частица6859 (8.37%)
          Причастие1421 (1.73%)
          Деепричастие279 (0.34%)
Служебных слов:38696 (47.22%)

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
Существительное3722577.714.001.5.378.11.525265.63135.8.69
Прилагательное5311132.22.5.01.35.052.6.514.87.82.1.143.42.26
Глагол341922106.121.228.71.425234.8.78132.68
Местоимение-существительное85.7193.81.9.00.99.024.614.65.51.478.37.09
Местоименное прилагательное175.68.61.91.9.00.27.061.5.362.62.3.29.143.65.07
Местоимение-предикатив.03.00.03.01.01.00.00.00.00.00.01.00.01.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.3.851.28.15.00.43.02.22.05.58.78.12.01.57.09.01
Числительное (порядковое)1.3.09.22.01.01.00.01.01.05.00.12.15.01.00.14.00.00
Наречие4.76.7112.71.01.48.072.6.5634.3.71.074.4.83.14
Предикатив.85.452.69.27.00.03.01.31.07.69.84.22.01.82.02.00
Предлог54172.5710.001.4.61.56.10.161.1.02.00.721.4.07
Союз2411229.14.5.03.97.217.61.1118.21.2.93111.2.34
Междометие6.32.11.43.21.2.00.09.031.271.31.6.21.051.3.19.02
Вводное слово.56.49.58.38.09.00.00.00.34.09.43.43.07.00.37.02.01
Частица9.95.1293.32.001.2.133.5.825.57.11.1.316.4.57.20
Причастие5.51.9.90.34.41.00.05.01.45.063.86.22.02.57.20.02
Деепричастие.61.22.33.15.06.00.02.00.05.03.80.35.01.01.37.03.00

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
Существительное17212225252627262727
Прилагательное7.47.69.49.4111111121212
Глагол12242322202020192017
Местоимение-существительное119.17.35.95.35.14.14.54.53.9
Местоименное прилагательное2.443.744.34.35.24.84.85
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).80.70.80.90.70.80.80.80.60.80
Числительное (порядковое).30.20.20.10.10.20.20.20.10.20
Наречие4.75.14.64.33.74.13.83.74.54.1
Предикатив2.1.90.80.90.70.80.80.60.50.70
Предлог6.96.88.49.18.98.79.49.489.7
Союз228.78.68.89.998.98.48.59.1
Междометие3.81.21.51.51.62.11.41.61.41.8
Вводное слово.60.70.30.20.30.30.30.30.30.20
Частица7.18.67.36.36.45.66.56.96.46.2
Причастие.50.701.21.41.61.61.31.61.72
Деепричастие.30.20.30.20.30.40.30.20.30.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая147.21
          .    точка74.72
          -    тире25.61
          !    восклицательный знак4.08
          ?    вопросительный знак13.57
          ...    многоточие48.19
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.23
          "    кавычка2.34
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие3.47
          ;    точка с запятой0.55




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. Екатерина Насута
 47
2. Борис Акунин
 38
3. Юлия Фирсанова
 38
4. Александр Бушков
 38
5. Ева Никольская
 37
6. Владимир Свержин
 37
7. Вячеслав Рыбаков
 37
8. Дмитрий Вересов
 37
9. Мика Ртуть
 37
10. Анна Орлова
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх