fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Невеста из мести
Автор: Елена Счастная
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:582530
Слов в произведении (СВП):87690
Приблизительно страниц:298
Средняя длина слова, знаков:5.13
Средняя длина предложения (СДП), знаков:60.06
СДП авторского текста, знаков:72.38
СДП диалога, знаков:43.26
Доля диалогов в тексте:30.56%
Доля авторского текста в диалогах:11.94%
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:7937
Активный словарный запас (АСЗ):7731
Активный несловарный запас (АНСЗ):206
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1140.67
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2490.93 —> 10425-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:22661 (25.84% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:65029 (74.16% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное18409 (28.31%)
          Прилагательное6299 (9.69%)
          Глагол17957 (27.61%)
          Местоимение-существительное7880 (12.12%)
          Местоименное прилагательное4188 (6.44%)
          Местоимение-предикатив11 (0.02%)
          Числительное (количественное)689 (1.06%)
          Числительное (порядковое)106 (0.16%)
          Наречие4872 (7.49%)
          Предикатив757 (1.16%)
          Предлог8646 (13.30%)
          Союз7250 (11.15%)
          Междометие1462 (2.25%)
          Вводное слово328 (0.50%)
          Частица5852 (9.00%)
          Причастие957 (1.47%)
          Деепричастие261 (0.40%)
Служебных слов:35878 (55.17%)

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
Существительное2810398.49.1.03.90.1611.8727243.8.48122.5.50
Прилагательное334.3161.81.3.00.29.002.1.413.35.6.86.032.4.93.29
Глагол4215271511.041.5.20121.642193.7.85122.6.50
Местоимение-существительное8.59.1364.82.4.03.94.019.2.906.45.41.4513.49.19
Местоименное прилагательное255.472.51.1.01.20.031.7.652.32.7.25.123.2.50.05
Местоимение-предикатив.01.00.08.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)2.8.651.4.38.36.01.01.01.15.071.77.07.01.50.16.01
Числительное (порядковое).68.07.19.01.01.00.00.00.04.00.04.15.00.00.05.00.00
Наречие3.76.1225.71.2.01.46.013.624.23.6.60.126.21.1.29
Предикатив.74.462.6.87.34.00.12.00.50.12.81.60.13.01.50.01.03
Предлог56115.21517.011.3.461.21.191.1.04.001.21.8.04
Союз126.925123.8.00.83.087.9.878.45.57.507.91.2.28
Междометие4.91.11.63.91.4.00.11.011.3.17.971.2.07.091.4.16.11
Вводное слово.42.20.87.62.15.00.05.00.33.12.25.58.01.00.28.00.00
Частица5.64.5345.31.5.001.4.083.914.35.9.56.266.9.40.28
Причастие5.5.99.48.28.26.00.05.01.34.032.4.77.07.03.21.11.03
Деепричастие.38.12.38.24.04.00.03.00.11.011.2.15.03.00.46.04.00

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
Существительное11151920232323252526
Прилагательное5.18.26.76.77.17.67.97.57.47.3
Глагол11262725222120212119
Местоимение-существительное22128.88.57.776.76.36.86.2
Местоименное прилагательное3.84.54.54.55.15.45.15.54.65.3
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).70.90.90.90.90.80.801.1.60.60
Числительное (порядковое).20.10.10.10.10.10.10.10.20.10
Наречие7.29.25.15.14.75.45.6554.8
Предикатив1.91.80.80.70.50.60.70.80.90
Предлог6.36.69.211111111111112
Союз156.17.47.688.98.98.57.87.3
Междометие6.4.6011.31.41.31.31.21.31.4
Вводное слово1.70.40.30.10.30.30.10.30.20
Частица6.68.68.36.46.66.36.96.16.46.7
Причастие.40.7011.21.311.51.11.51.5
Деепричастие.60.30.30.30.30.20.30.30.30.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая117.98
          .    точка96.86
          -    тире19.66
          !    восклицательный знак2.36
          ?    вопросительный знак7.47
          ...    многоточие3.01
          !..    воскл. знак с многоточием0.01
          ?..    вопр. знак с многоточием0.09
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.11
          "    кавычка0.81
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие2.90
          ;    точка с запятой0.06




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. Елена Счастная
 55
2. Катерина Полянская
 38
3. Александра Лисина
 38
4. Валерия Чернованова
 38
5. Ника Ёрш
 37
6. Любовь Черникова
 37
7. Анна Кувайкова
 37
8. Марьяна Сурикова
 37
9. Екатерина Неволина
 37
10. Вероника Крымова
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх