fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Венец безбрачия
Автор: Кристина Юраш
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:690325
Слов в произведении (СВП):97680
Приблизительно страниц:341
Средняя длина слова, знаков:5.27
Средняя длина предложения (СДП), знаков:58.23
СДП авторского текста, знаков:77.88
СДП диалога, знаков:47.99
Доля диалогов в тексте:54.33%
Доля авторского текста в диалогах:10.92%
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:11883
Активный словарный запас (АСЗ):11080
Активный несловарный запас (АНСЗ):803
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1243.76
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2991.30 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:22047 (22.57% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:75633 (77.43% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное25177 (33.29%)
          Прилагательное7802 (10.32%)
          Глагол20161 (26.66%)
          Местоимение-существительное8834 (11.68%)
          Местоименное прилагательное3540 (4.68%)
          Местоимение-предикатив15 (0.02%)
          Числительное (количественное)810 (1.07%)
          Числительное (порядковое)182 (0.24%)
          Наречие3806 (5.03%)
          Предикатив688 (0.91%)
          Предлог9200 (12.16%)
          Союз7160 (9.47%)
          Междометие1476 (1.95%)
          Вводное слово168 (0.22%)
          Частица5773 (7.63%)
          Причастие1116 (1.48%)
          Деепричастие563 (0.74%)
Служебных слов:36729 (48.56%)

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
Существительное381757108.9.001.3.329.2133264.8.36133.81.9
Прилагательное464.6171.6.52.02.19.061.1.242.74.9.63.041.6.90.45
Глагол541725189.3.091.6.387.6335163.13112.6.65
Местоимение-существительное119.1385.62.7.01.62.147.2.696.24.7.87.5111.521.3
Местоименное прилагательное185.66.72.2.70.00.24.071.2.321.71.3.17.051.6.43.05
Местоимение-предикатив.00.00.04.00.01.00.00.00.00.00.00.01.00.00.01.00.00
Числительное (колич-ое)4.1.631.1.31.13.01.55.04.15.02.37.65.06.01.30.06.02
Числительное (порядковое)1.3.13.09.07.02.00.02.00.02.00.01.17.00.00.05.07.00
Наречие44154.6.85.00.37.041.7.383.41.9.64.123.3.56.32
Предикатив.74.381.3.83.30.00.04.01.31.05.40.66.09.041.1.00.02
Предлог64135.18.411.011.6.65.64.11.08.72.09.04.842.1.05
Союз166.518132.3.00.74.125.905.93.91.6.276.5.81.47
Междометие6.4.75.944.4.66.00.06.00.46.08.47.91.21.00.68.06.09
Вводное слово.30.13.33.14.04.00.01.00.13.01.13.30.01.00.28.00.00
Частица7.94.2257.41.6.011.082.8.723.96.56.125.58.12
Причастие6.6.84.66.43.13.00.02.02.23.012.2.58.15.01.18.06.00
Деепричастие.91.19.51.25.17.00.00.00.05.083.3.24.04.00.66.06.04

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
Существительное13232225272830303029
Прилагательное6.36.877.28.18.38.88.58.79.6
Глагол19232724222120201920
Местоимение-существительное2014108.97.36.66.56.15.95.6
Местоименное прилагательное1.73.23.13.53.83.94.74.14.73.9
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).901.2.90.80.90.90.60.60.90.60
Числительное (порядковое).20.20.10.10.30.20.30.30.20.20
Наречие5.654.33.73.33.83.43.13.63.2
Предикатив2.1.70.60.60.50.50.60.30.60.50
Предлог7.45.98.1109.81111111011
Союз116.36.36.56.77.677.77.96.8
Междометие3.31.31.211.21.31.51.61.21.4
Вводное слово.20.50.20.20.10.10.10.20.10.20
Частица88.2766.154.854.54.9
Причастие.40.50.6011.31.41.31.41.61.6
Деепричастие.70.301.3.80.70.40.50.40.60.50

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая129.29
          .    точка63.00
          -    тире38.01
          !    восклицательный знак40.48
          ?    вопросительный знак14.45
          ...    многоточие13.08
          !..    воскл. знак с многоточием0.13
          ?..    вопр. знак с многоточием0.10
          !!!    тройной воскл. знак0.18
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.07
          "    кавычка16.15
          ()    скобки0.02
          :    двоеточие1.95
          ;    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. Кристина Юраш
 57
2. Zотов
 37
3. Мика Ртуть
 37
4. Маргарита Блинова
 37
5. Милена Завойчинская
 37
6. Сергей Волков
 36
7. Андрей Белянин
 36
8. Юлия Набокова
 36
9. Татьяна Коростышевская
 36
10. Сергей Давиденко
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх