fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Право Чёрной Розы
Автор: Милена Завойчинская
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:502494
Слов в произведении (СВП):74772
Приблизительно страниц:250
Средняя длина слова, знаков:5.05
Средняя длина предложения (СДП), знаков:55.7
СДП авторского текста, знаков:71.22
СДП диалога, знаков:44.69
Доля диалогов в тексте:47.1%
Доля авторского текста в диалогах:10.5%
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:8057
Активный словарный запас (АСЗ):7641
Активный несловарный запас (АНСЗ):416
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1120.95
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2548.71 —> 9813-е место 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:18583 (24.85% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:56189 (75.15% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное16340 (29.08%)
          Прилагательное5783 (10.29%)
          Глагол14505 (25.81%)
          Местоимение-существительное7533 (13.41%)
          Местоименное прилагательное3109 (5.53%)
          Местоимение-предикатив18 (0.03%)
          Числительное (количественное)651 (1.16%)
          Числительное (порядковое)96 (0.17%)
          Наречие3278 (5.83%)
          Предикатив524 (0.93%)
          Предлог6455 (11.49%)
          Союз6996 (12.45%)
          Междометие1226 (2.18%)
          Вводное слово162 (0.29%)
          Частица5537 (9.85%)
          Причастие877 (1.56%)
          Деепричастие206 (0.37%)
Служебных слов:31242 (55.60%)

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
Существительное311139119.1.021.1181.124274.4.44143.6.61
Прилагательное397.5142.7.78.00.25.021.3.233.65.6.92.082.81.1.27
Глагол421324198.7.091.9.287.8.8934203.3.25122.3.39
Местоимение-существительное119.4366.74.1.08.99.148.2.728.87.5.63.3115.53.34
Местоименное прилагательное215.95.92.71.1.00.30.141.1.362.11.8.20.032.5.67.03
Местоимение-предикатив.02.00.11.03.00.00.00.00.00.00.00.03.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.8.911.4.52.23.00.08.00.16.061.1.56.11.00.44.17.00
Числительное (порядковое).83.09.20.02.00.00.00.00.02.00.05.14.00.00.09.00.00
Наречие44.8155.81.1.00.58.002.2.393.23.2.61.094.5.69.14
Предикатив.85.411.31.20.00.14.00.14.08.38.63.13.03.78.05.00
Предлог49123.71313.001.9.36.66.14.141.2.02.00.801.8.06
Союз158.124173.9.03.70.087.8.976.86.71.2.3411.80.41
Междометие6.21.21.14.2.85.00.13.00.85.16.611.3.14.031.20.03
Вводное слово.16.22.47.36.09.00.03.00.13.03.20.25.06.00.31.00.00
Частица85.2337.51.5.00.92.083.6.804.67.5.64.198.8.75.33
Причастие6.92.86.50.23.00.00.02.44.032.4.42.16.00.19.19.00
Деепричастие.50.16.59.27.03.00.00.02.09.03.77.22.08.02.28.03.00

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
Существительное12172022232425252826
Прилагательное5.67.67.57.47.89.28.38.37.98.6
Глагол16192323222019201920
Местоимение-существительное181613108.47.98.47.87.76.7
Местоименное прилагательное2.54.13.94.44.54.54.84.84.64.6
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.10.10.00.00
Числительное (колич-ое).801.90.80.901.11.80.70.70
Числительное (порядковое).20.10.10.10.10.20.10.30.10.20
Наречие66.554.13.83.84.23.53.73.4
Предикатив1.6.80.60.80.70.40.40.60.50.80
Предлог5.46.27.99.59.11010109.69.8
Союз188.97898.88.58.88.78.9
Междометие4.81.21.11.41.511.11.41.31.3
Вводное слово.50.30.30.10.10.10.10.20.20.00
Частица8.7108.87.476.76.96.277.3
Причастие.50.60.901.21.21.41.21.61.41.8
Деепричастие.40.30.20.20.30.30.20.30.30.50

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая123.58
          .    точка88.60
          -    тире27.46
          !    восклицательный знак8.89
          ?    вопросительный знак15.46
          ...    многоточие11.94
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.24
          !!!    тройной воскл. знак0.08
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.20
          "    кавычка3.42
          ()    скобки0.70
          :    двоеточие1.59
          ;    точка с запятой0.01




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. Милена Завойчинская
 51
2. Ольга Пашнина
 41
3. Ева Никольская
 40
4. Екатерина Богданова
 40
5. Олег Рой
 40
6. Лана Ежова
 40
7. Александра Черчень
 40
8. Ника Ёрш
 39
9. Марьяна Сурикова
 39
10. Анна Кувайкова
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх