fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Тёмная адептка. Диплом по контракту
Автор: Лина Алфеева
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:747160
Слов в произведении (СВП):111589
Приблизительно страниц:392
Средняя длина слова, знаков:5.3
Средняя длина предложения (СДП), знаков:54.59
СДП авторского текста, знаков:71.52
СДП диалога, знаков:40.28
Доля диалогов в тексте:40.13%
Доля авторского текста в диалогах:4.41%
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:10365
Активный словарный запас (АСЗ):9706
Активный несловарный запас (АНСЗ):659
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1217.94
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2791.67 —> 6500-е место в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:9884.49
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:24370 (21.84% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:87219 (78.16% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное26990 (30.95%)
          Прилагательное9831 (11.27%)
          Глагол21736 (24.92%)
          Местоимение-существительное9646 (11.06%)
          Местоименное прилагательное4447 (5.10%)
          Местоимение-предикатив14 (0.02%)
          Числительное (количественное)737 (0.84%)
          Числительное (порядковое)184 (0.21%)
          Наречие4130 (4.74%)
          Предикатив764 (0.88%)
          Предлог9664 (11.08%)
          Союз8529 (9.78%)
          Междометие1642 (1.88%)
          Вводное слово137 (0.16%)
          Частица7093 (8.13%)
          Причастие1441 (1.65%)
          Деепричастие170 (0.19%)
Служебных слов:41342 (47.40%)

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
Существительное411846117.00.80.286.7.8026265.4.12135.2.22
Прилагательное515.5182.90.02.25.071.6.423.25.5.97.022.31.3.09
Глагол4619231411.051.5.287.4.8238193.4.05112.9.30
Местоимение-существительное8.89.5395.23.1.02.67.106.3.636.44.6.56.2714.47.16
Местоименное прилагательное235.85.72.6.71.00.21.02.84.301.92.23.012.7.25.03
Местоимение-предикатив.00.00.04.01.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.2.89.90.27.11.02.08.00.08.09.47.42.05.02.72.13.00
Числительное (порядковое)1.3.08.15.01.03.00.01.01.01.00.09.10.01.00.02.00.01
Наречие3.44.6145.1.99.01.38.001.6.342.62.7.43.013.6.61.03
Предикатив.91.391.8.73.30.00.04.01.34.04.43.48.15.02.38.04.01
Предлог55144.39.712.001.4.64.35.19.031.1.02.00.571.7.02
Союз15721143.6.00.61.175.9.506.73.81.218.2.81.11
Междометие51.21.33.71.4.00.05.02.67.11.871.1.05.001.15.04
Вводное слово.14.05.21.27.03.00.00.00.09.03.14.15.04.00.20.00.00
Частица7.55.1336.81.9.01.97.042.8.613.56.8.64.224.7.49.13
Причастие6.51.3.91.42.36.00.04.01.32.013.6.38.20.01.13.13.01
Деепричастие.30.11.20.14.02.00.00.01.02.00.56.05.01.00.28.02.00

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
Существительное17202224252727292928
Прилагательное8.58.788.59.49.49.89.29.79.9
Глагол11242624222120191820
Местоимение-существительное2012109.17.46.46.26.16.26.2
Местоименное прилагательное3.33.744.13.74.24.74.94.84.7
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.10.00.00
Числительное (колич-ое).60.90.60.60.80.60.60.70.80.70
Числительное (порядковое).20.20.10.10.20.20.30.30.10.20
Наречие5.94.93.73.53.33.53.63.13.33.7
Предикатив2.4.70.70.50.50.50.40.20.60.30
Предлог6.65.98.39.69.89.81011109.7
Союз126.76.77.388.28.28.287.9
Междометие2.8.701.11.31.51.71.91.81.81.6
Вводное слово.40.20.10.10.10.10.00.10.10.10
Частица8.39.87.36.36.55.65.75.25.95.6
Причастие.70.9011.11.21.61.71.31.51.9
Деепричастие.50.20.10.10.10.20.10.10.20.00

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая96.20
          .    точка90.26
          -    тире18.48
          !    восклицательный знак12.06
          ?    вопросительный знак10.90
          ...    многоточие7.71
          !..    воскл. знак с многоточием0.01
          ?..    вопр. знак с многоточием0.08
          !!!    тройной воскл. знак0.02
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.81
          "    кавычка1.81
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие2.50
          ;    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. Лина Алфеева
 56
2. Лана Ежова
 42
3. Настя Любимка
 41
4. Марьяна Сурикова
 41
5. Наталья Жильцова
 40
6. Юлия Фирсанова
 40
7. Ольга Пашнина
 40
8. Ева Никольская
 40
9. Александра Лисина
 40
10. Екатерина Богданова
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх