fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Младший конунг
Автор: Вера Ковальчук
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:538576
Слов в произведении (СВП):80829
Приблизительно страниц:276
Средняя длина слова, знаков:5.16
Средняя длина предложения (СДП), знаков:66.62
СДП авторского текста, знаков:89.49
СДП диалога, знаков:39.82
Доля диалогов в тексте:27.65%
Доля авторского текста в диалогах:10.44%
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:8192
Активный словарный запас (АСЗ):7533
Активный несловарный запас (АНСЗ):659
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1125.16
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2521.22 —> 10098-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:19035 (23.55% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:61794 (76.45% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное18391 (29.76%)
          Прилагательное6121 (9.91%)
          Глагол15305 (24.77%)
          Местоимение-существительное6106 (9.88%)
          Местоименное прилагательное3797 (6.14%)
          Местоимение-предикатив12 (0.02%)
          Числительное (количественное)867 (1.40%)
          Числительное (порядковое)96 (0.16%)
          Наречие3760 (6.08%)
          Предикатив562 (0.91%)
          Предлог7557 (12.23%)
          Союз7153 (11.58%)
          Междометие1401 (2.27%)
          Вводное слово155 (0.25%)
          Частица4982 (8.06%)
          Причастие1033 (1.67%)
          Деепричастие166 (0.27%)
Служебных слов:31329 (50.70%)

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
Существительное3415469.811.011.5.18101.124305.4.34135.5.49
Прилагательное395.1141.6.95.01.43.031.7.213.87.31.1.073.21.12
Глагол3915241412.092.4.349.91.338194.2.27112.3.34
Местоимение-существительное8.56.8344.32.5.01.84.035.3.715.74.5.43.2411.47.07
Местоименное прилагательное254.882.91.00.30.061.5.642.92.4.36.073.1.31.03
Местоимение-предикатив.00.00.06.00.00.00.00.00.00.01.00.01.01.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)51.11.2.33.33.00.56.00.15.091.11.10.00.71.09.03
Числительное (порядковое).73.03.15.01.00.00.03.01.03.00.09.12.00.00.07.04.00
Наречие4.65.9154.21.2.01.40.032.7.684.55.1.56.103.8.86.12
Предикатив.56.302.50.22.00.07.00.36.09.61.58.19.00.89.01.00
Предлог59122.41014.012.40.52.15.13.93.03.00.491.9.09
Союз188.222114.9.001.2.137.9.718.76.61.2.348.51.33
Междометие5.61.21.43.91.5.00.10.001.1.061.21.6.19.01.99.09.06
Вводное слово.21.21.37.24.09.00.01.00.10.01.12.31.01.00.30.03.00
Частица7.14.92941.6.001.7.013.8.734.46.1.83.245.6.56.13
Причастие5.81.2.77.40.55.00.04.01.64.033.4.79.25.00.47.18.01
Деепричастие.24.19.33.07.09.00.00.00.15.03.79.10.01.03.22.03.00

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
Существительное16182023252625252626
Прилагательное5.57.17.27.98.18.198.27.38.5
Глагол12272523212018201919
Местоимение-существительное19119.47.66.95.95.95.665.9
Местоименное прилагательное344.45.15.24.765.66.35.2
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.90.901.41.21.21.21.31.31.5
Числительное (порядковое).10.10.10.20.20.10.10.10.10.20
Наречие6.464.54.14.34.64.64.64.24.6
Предикатив1.41.60.80.50.70.50.70.60.60
Предлог8.26.9109.8119.910101010
Союз147.77.688.58.79.48.99.68.8
Междометие4.71.11.21.51.21.91.61.81.82
Вводное слово.40.30.20.10.20.20.30.10.10.20
Частица6.97.77.96.45.76.36.2665.6
Причастие.401.901.21.11.51.71.61.61.5
Деепричастие.50.20.20.30.20.10.20.20.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая132.82
          .    точка84.20
          -    тире28.67
          !    восклицательный знак1.50
          ?    вопросительный знак11.11
          ...    многоточие2.76
          !..    воскл. знак с многоточием0.04
          ?..    вопр. знак с многоточием0.05
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.04
          "    кавычка4.80
          ()    скобки0.31
          :    двоеточие0.79
          ;    точка с запятой0.17




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. Вера Ковальчук
 45
2. Юлия Остапенко
 41
3. Галина Романова
 39
4. Денис Чекалов
 39
5. Олег Рой
 38
6. Елизавета Дворецкая
 38
7. Елена Жаринова
 38
8. Ольга Онойко
 38
9. Дмитрий Воронин
 38
10. Наталия Осояну
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх