fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Похищенная, или Заложница игры
Автор: Лана Волкова
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:493105
Слов в произведении (СВП):75782
Приблизительно страниц:260
Средняя длина слова, знаков:5.18
Средняя длина предложения (СДП), знаков:46.41
СДП авторского текста, знаков:53.13
СДП диалога, знаков:36.06
Доля диалогов в тексте:30.71%
Доля авторского текста в диалогах:2.24%
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:8433
Активный словарный запас (АСЗ):8014
Активный несловарный запас (АНСЗ):419
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1126.19
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2583.49 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:16323 (21.54% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:59459 (78.46% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное16816 (28.28%)
          Прилагательное5484 (9.22%)
          Глагол15620 (26.27%)
          Местоимение-существительное7136 (12.00%)
          Местоименное прилагательное3744 (6.30%)
          Местоимение-предикатив17 (0.03%)
          Числительное (количественное)720 (1.21%)
          Числительное (порядковое)102 (0.17%)
          Наречие3147 (5.29%)
          Предикатив410 (0.69%)
          Предлог6925 (11.65%)
          Союз5442 (9.15%)
          Междометие1031 (1.73%)
          Вводное слово101 (0.17%)
          Частица5091 (8.56%)
          Причастие718 (1.21%)
          Деепричастие112 (0.19%)
Служебных слов:29599 (49.78%)

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
Существительное3412457.67.8.021.3.318.7426222.8.26133.2.39
Прилагательное435.8111.81.2.00.33.021.2.183.66.48.022.84.07
Глагол4216321818.051.8.259.7.8943152.4.18132.41
Местоимение-существительное117.3425.93.3.101.2.106.5.7275.7.51.3014.67.08
Местоименное прилагательное265.472.9.97.02.12.101.8.543.62.1.25.033.2.56.07
Местоимение-предикатив.02.00.21.00.00.00.00.00.00.02.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)5.2.941.3.28.31.00.20.03.05.05.92.72.07.00.67.08.00
Числительное (порядковое).72.15.13.00.02.00.02.00.07.00.05.30.00.00.07.02.00
Наречие3.23.61571.2.00.61.021.7.483.62.6.39.004.2.41.03
Предикатив.64.201.6.51.23.00.02.00.23.03.41.51.12.00.44.03.00
Предлог521431714.001.7.51.56.07.281.3.02.00.621.8.02
Союз157.420133.8.03.82.125.2.464.83.3.87.258.9.51.07
Междометие4.11.11.43.91.2.00.12.00.72.13.62.92.12.021.1.07.02
Вводное слово.21.13.35.21.07.00.00.00.05.00.12.07.03.00.16.00.00
Частица8.65.1386.92.2.021.5.052.9.644.34.8.59.105.1.56.12
Причастие4.7.92.58.35.43.00.05.00.23.031.8.41.05.00.25.18.02
Деепричастие.25.03.26.16.07.00.02.00.03.00.49.05.00.00.31.00.00

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
Существительное13182023252628292928
Прилагательное5.16.36.97.37.888.59.28.79.6
Глагол15292825222018181919
Местоимение-существительное19129.38.98.17.36.66.67.26.1
Местоименное прилагательное3.64.35.35.25.46.35.55.55.65.7
Местоимение-предикатив.00.10.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.211111.90.901.90
Числительное (порядковое).10.20.10.30.10.10.20.10.20.00
Наречие6.95.544.13.93.73.83.32.93
Предикатив1.50.80.50.60.40.30.20.40.40
Предлог6.95.8911111112111112
Союз136.265.86.97.47.47.56.37.2
Междометие5.70.80.801111.2.90.70
Вводное слово.30.10.20.10.10.10.10.10.20.10
Частица8.19.586.26.56.16.16.36.15.9
Причастие.40.70.8011.21.11.21.51.21.6
Деепричастие.30.10.10.20.20.20.20.10.10.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая84.36
          .    точка110.08
          -    тире18.28
          !    восклицательный знак8.04
          ?    вопросительный знак13.39
          ...    многоточие7.86
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.24
          !!!    тройной воскл. знак0.07
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.75
          "    кавычка8.23
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие2.80
          ;    точка с запятой0.11




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. Лана Волкова
 50
2. Лана Ежова
 39
3. Марьяна Сурикова
 39
4. Денис Чекалов
 38
5. Валерия Чернованова
 38
6. Ольга Онойко
 38
7. Аня Сокол
 38
8. Игорь Вереснев
 38
9. Юлия Остапенко
 38
10. Галина Романова
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх