fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Замуж на три дня
Автор: Екатерина Флат
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:503699
Слов в произведении (СВП):75945
Приблизительно страниц:256
Средняя длина слова, знаков:5.1
Средняя длина предложения (СДП), знаков:60.31
СДП авторского текста, знаков:68.38
СДП диалога, знаков:52.96
Доля диалогов в тексте:46.01%
Доля авторского текста в диалогах:7.57%
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:6656
Активный словарный запас (АСЗ):6441
Активный несловарный запас (АНСЗ):215
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1063.40
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2306.06 —> 11424-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:20585 (27.11% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:55360 (72.89% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное14710 (26.57%)
          Прилагательное5811 (10.50%)
          Глагол14437 (26.08%)
          Местоимение-существительное7538 (13.62%)
          Местоименное прилагательное3270 (5.91%)
          Местоимение-предикатив8 (0.01%)
          Числительное (количественное)670 (1.21%)
          Числительное (порядковое)134 (0.24%)
          Наречие4503 (8.13%)
          Предикатив671 (1.21%)
          Предлог6583 (11.89%)
          Союз6786 (12.26%)
          Междометие1632 (2.95%)
          Вводное слово171 (0.31%)
          Частица6104 (11.03%)
          Причастие815 (1.47%)
          Деепричастие195 (0.35%)
Служебных слов:32287 (58.32%)

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
Существительное251135136.5.021.4.299.7.9422205.1.37152.2.25
Прилагательное344.61831.4.00.20.022.5.2935.51.6.033.86.20
Глагол351322189.3.051.4.25101.832175.22122.2.46
Местоимение-существительное9.89.6317.33.7.03.79.11121.27.68.21.1.5216.51.14
Местоименное прилагательное236.25.72.31.5.00.26.141.5.281.72.29.032.9.79.03
Местоимение-предикатив.00.00.05.00.00.00.00.00.00.00.03.02.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.3.731.3.46.39.00.23.00.32.051.4.56.11.02.51.03.03
Числительное (порядковое)1.1.15.15.08.03.00.00.00.05.00.15.15.02.00.12.02.00
Наречие48.2216.61.3.00.63.004.964.93.8.90.096.71.20
Предикатив.69.902.1.90.37.00.06.00.49.17.76.69.19.00.71.02.03
Предлог49113.91116.001.8.731.11.081.2.02.00.662.00
Союз127.719154.3.001.2.179.41.18.37.7.97.4613.83.29
Междометие6.21.21.85.71.3.00.11.001.8.191.32.2.29.001.7.25.06
Вводное слово.29.20.29.43.11.00.02.00.19.06.19.25.05.02.40.00.00
Частица6.55.8397.21.5.001.2.114.915.79.7.51.257.7.83.25
Причастие4.8.80.94.65.25.00.03.00.40.061.9.60.11.00.29.09.00
Деепричастие.39.12.45.39.08.00.03.00.11.05.76.06.08.06.32.02.00

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
Существительное9141820202322232324
Прилагательное5.67.77.27.18.58.27.988.28.2
Глагол11192223212120201920
Местоимение-существительное181412119.38.37.87.77.47.2
Местоименное прилагательное23.74.35.34.74.54.44.75.54.5
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).701.1.90.90.90.7011.90.70
Числительное (порядковое).20.20.20.10.10.10.10.30.10.20
Наречие6.98.16.266.15.65.65.15.76.4
Предикатив1.71.80.90.80.80.90.80.70.70
Предлог7.37.38.58.49.99.4109.89.29.3
Союз18127.87.17.87.27.87.58.98
Междометие7.1.901.21.22.12.22.12.12.12
Вводное слово.40.40.30.30.20.20.20.10.10.10
Частица9.8109.77.77.17.57.87.87.37.4
Причастие.70.70.801.211.31.41.31.61.3
Деепричастие.90.30.20.10.10.10.30.20.30.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая108.55
          .    точка80.51
          -    тире28.96
          !    восклицательный знак9.70
          ?    вопросительный знак12.11
          ...    многоточие7.82
          !..    воскл. знак с многоточием0.04
          ?..    вопр. знак с многоточием0.34
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.50
          "    кавычка1.92
          ()    скобки0.01
          :    двоеточие5.75
          ;    точка с запятой0.03




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 Флат
 51
2. Катерина Полянская
 38
3. Наталья Жильцова
 38
4. Мария Боталова
 37
5. Галина Долгова
 37
6. Алекс Кош
 37
7. Екатерина Богданова
 36
8. Валерия Чернованова
 36
9. Ольга Пашнина
 36
10. Анна Одувалова
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх