fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Невесты вампира
Автор: Анна Велес
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:301901
Слов в произведении (СВП):42692
Приблизительно страниц:145
Средняя длина слова, знаков:5.14
Средняя длина предложения (СДП), знаков:48.13
СДП авторского текста, знаков:64.83
СДП диалога, знаков:41.81
Доля диалогов в тексте:63.13%
Доля авторского текста в диалогах:11.67%
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:5792
Активный словарный запас (АСЗ):5585
Активный несловарный запас (АНСЗ):207
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1084.55
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2399.03 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:11334 (26.55% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:31358 (73.45% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное10591 (33.77%)
          Прилагательное3772 (12.03%)
          Глагол7022 (22.39%)
          Местоимение-существительное3513 (11.20%)
          Местоименное прилагательное2207 (7.04%)
          Местоимение-предикатив1 (0.00%)
          Числительное (количественное)598 (1.91%)
          Числительное (порядковое)121 (0.39%)
          Наречие2534 (8.08%)
          Предикатив350 (1.12%)
          Предлог3694 (11.78%)
          Союз3550 (11.32%)
          Междометие751 (2.39%)
          Вводное слово165 (0.53%)
          Частица2844 (9.07%)
          Причастие394 (1.26%)
          Деепричастие87 (0.28%)
Служебных слов:16812 (53.61%)

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
Существительное4116448.28.8.002.5.47141.429214.4.53152.8.56
Прилагательное418162.11.7.00.47.062.5.474.761.2.062.71.4.17
Глагол3713171210.002.2.369.8.8427152.7.148.21.4.22
Местоимение-существительное118.7285.93.8.00.84.088.6.866.84.7.47.7012.47.08
Местоименное прилагательное297.76.91.42.7.00.59.202.1.251.91.8.33.003.2.45.00
Местоимение-предикатив.00.00.03.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)5.81.72.4.25.39.001.1.06.45.031.31.22.00.22.31.00
Числительное (порядковое)2.1.08.28.06.06.00.03.00.08.03.06.20.03.00.11.06.00
Наречие6.69.2195.72.3.03.95.033.9.724.43.8.81.254.3.56.14
Предикатив.70.421.4.75.33.00.06.00.36.06.81.45.11.03.59.00.00
Предлог54122.18.217.002.51.1.98.22.22.75.06.03.721.2.11
Союз168.814135.1.001.5.208.91.17.15.31.51.19.4.78.06
Междометие71.1.674.71.3.00.14.08.75.28.981.3.11.111.1.11.03
Вводное слово.72.39.391.00.00.03.00.17.03.39.42.14.00.50.03.03
Частица8.56256.72.6.001.9.174.6.864.87.4.50.316.3.47.08
Причастие4.6.86.36.28.33.00.08.00.31.031.9.53.14.00.25.14.00
Деепричастие.28.11.17.22.11.00.03.00.11.00.42.11.00.00.56.00.00

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
Существительное18182225272929283230
Прилагательное68.38.79.39.79.6109.31011
Глагол8.7192120181718161515
Местоимение-существительное16129.37.46.15.455.94.65
Местоименное прилагательное2.855.25.66.26.15.85.45.96.9
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)11.81.11.41.71.81.11.61.51.7
Числительное (порядковое).40.30.20.40.30.20.30.40.20.30
Наречие7.18.56.25.4555.8555.2
Предикатив1.61.70.90.40.70.40.80.60.60
Предлог6.26.38.99.2108.910119.89.7
Союз177.27.177.476.86.75.87.1
Междометие4.91.21.211.51.51.51.51.61.2
Вводное слово.80.70.40.30.20.20.20.20.30.40
Частица8.39.97.66.35.36.14.85.264.9
Причастие.40.40.60.7011.31.11.71.71.4
Деепричастие.60.20.20.10.10.20.20.20.10.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая102.24
          .    точка115.71
          -    тире51.93
          !    восклицательный знак9.32
          ?    вопросительный знак14.57
          ...    многоточие13.75
          !..    воскл. знак с многоточием0.07
          ?..    вопр. знак с многоточием0.05
          !!!    тройной воскл. знак0.02
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.09
          "    кавычка6.02
          ()    скобки0.07
          :    двоеточие1.48
          ;    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. Анна Велес
 46
2. Олег Рой
 37
3. Елизавета Шумская
 36
4. Андрей Васильев
 36
5. Алекс Кош
 35
6. Андрей Уланов
 35
7. Олег Дивов
 35
8. Александр Рудазов
 35
9. Алексей Евтушенко
 35
10. Ольга Лукас
 35
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх