fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Академия невест. Последний отбор
Автор: Мария Боталова
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:522343
Слов в произведении (СВП):79155
Приблизительно страниц:271
Средняя длина слова, знаков:5.17
Средняя длина предложения (СДП), знаков:43.96
СДП авторского текста, знаков:50.68
СДП диалога, знаков:35.78
Доля диалогов в тексте:36.8%
Доля авторского текста в диалогах:4.45%
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:6312
Активный словарный запас (АСЗ):6090
Активный несловарный запас (АНСЗ):222
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1009.32
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2174.36 —> 11659-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:21677 (27.39% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:57478 (72.61% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное14749 (25.66%)
          Прилагательное5148 (8.96%)
          Глагол16671 (29.00%)
          Местоимение-существительное7587 (13.20%)
          Местоименное прилагательное3160 (5.50%)
          Местоимение-предикатив9 (0.02%)
          Числительное (количественное)716 (1.25%)
          Числительное (порядковое)95 (0.17%)
          Наречие4184 (7.28%)
          Предикатив884 (1.54%)
          Предлог7290 (12.68%)
          Союз6214 (10.81%)
          Междометие1409 (2.45%)
          Вводное слово490 (0.85%)
          Частица6619 (11.52%)
          Причастие679 (1.18%)
          Деепричастие162 (0.28%)
Служебных слов:32940 (57.31%)

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
Существительное2410409.76.001.2.179.51.222153.3.71122.6.33
Прилагательное294.5152.2.86.00.35.021.8.373.54.3.76.172.8.83.17
Глагол371330158.8.001.8.25101.540173.7.43141.8.49
Местоимение-существительное9.29.1396.73.7.051.059.41.47.25.4.54.7818.35.06
Местоименное прилагательное223.36.32.11.5.00.21.141.1.401.82.8.14.144.32.05
Местоимение-предикатив.02.00.08.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.3.561.5.52.25.03.06.00.24.191.5.57.06.02.97.05.03
Числительное (порядковое).84.00.10.06.00.00.02.03.02.03.02.06.00.02.10.03.00
Наречие3.56.7215.51.05.62.023.1.814.74.3.49.225.8.75.19
Предикатив.92.382.81.24.00.21.00.78.21.87.73.06.051.2.11.03
Предлог5794.11616.001.3.38.86.10.191.5.00.02.941.6.06
Союз125.521143.2.02.98.086.91.385.6.921.111.63.21
Междометие4.1.941.75.31.00.19.021.1.251.41.9.16.141.8.11.13
Вводное слово.87.481.51.1.33.00.05.00.62.30.57.48.14.00.60.02.02
Частица7.35.6448.72.001.9.085.41.55.67.3.63.489.8.60.24
Причастие4.4.95.41.32.17.00.03.00.43.032.1.30.13.00.16.10.00
Деепричастие.21.06.19.11.03.00.00.00.06.08.98.05.06.05.44.02.00

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
Существительное9.4151720222224252424
Прилагательное5.36.56.76.96.37.67.27.56.87.6
Глагол14232526242423222122
Местоимение-существительное1712109.48.97.37.57.47.76.6
Местоименное прилагательное2.24.44.14.24.64.44.34.84.74.7
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).70111.1.90.8011.21.2.70
Числительное (порядковое).10.10.20.10.20.10.10.00.10.20
Наречие6.87.3654.854.245.24.9
Предикатив2.21.21.41.1.901.60.80.50.70
Предлог6.87.299.9111111111112
Союз178.86.65.86.36.26.46.16.26.5
Междометие6.3.70.9011.31.61.31.41.21.3
Вводное слово1.9.90.60.50.30.20.20.30.30.20
Частица1010107.97.97.87.77.67.88
Причастие.30.70.80.70.9011.21.21.21.3
Деепричастие.30.20.20.20.10.20.20.20.30.00

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая112.27
          .    точка111.95
          -    тире17.46
          !    восклицательный знак9.75
          ?    вопросительный знак17.03
          ...    многоточие10.52
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.49
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.33
          "    кавычка1.76
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие2.93
          ;    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. Мария Боталова
 54
2. Катерина Полянская
 38
3. Галина Долгова
 38
4. Наталья Жильцова
 38
5. Елизавета Шумская
 37
6. Ольга Пашнина
 37
7. Анна Одувалова
 37
8. Александра Лисина
 37
9. Анна Кувайкова
 36
10. Алия Якубова
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх