fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Беглянка в империи демонов
Автор: Мария Боталова
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:487040
Слов в произведении (СВП):74298
Приблизительно страниц:254
Средняя длина слова, знаков:5.16
Средняя длина предложения (СДП), знаков:48.06
СДП авторского текста, знаков:54.37
СДП диалога, знаков:36.74
Доля диалогов в тексте:27.41%
Доля авторского текста в диалогах:5.84%
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:6550
Активный словарный запас (АСЗ):6331
Активный несловарный запас (АНСЗ):219
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1028.92
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2234.02 —> 11582-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:20534 (27.64% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:53764 (72.36% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное13945 (25.94%)
          Прилагательное5554 (10.33%)
          Глагол15392 (28.63%)
          Местоимение-существительное7136 (13.27%)
          Местоименное прилагательное3182 (5.92%)
          Местоимение-предикатив7 (0.01%)
          Числительное (количественное)673 (1.25%)
          Числительное (порядковое)106 (0.20%)
          Наречие4164 (7.74%)
          Предикатив787 (1.46%)
          Предлог6683 (12.43%)
          Союз6006 (11.17%)
          Междометие1473 (2.74%)
          Вводное слово384 (0.71%)
          Частица6328 (11.77%)
          Причастие657 (1.22%)
          Деепричастие208 (0.39%)
Служебных слов:31407 (58.42%)

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
Существительное239.936117.02.98.189.81.321164.52142.3.47
Прилагательное325162.51.5.00.44.102.503.74.8.90.023.71.15
Глагол351628168.1.051.6.2411238183.7.50141.9.40
Местоимение-существительное8.79.43763.3.00.89.039.51.56.75.3.64.5517.84.23
Местоименное прилагательное224.6621.9.00.24.051.7.521.72.2.16.164.2.53.05
Местоимение-предикатив.00.00.05.03.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.791.7.53.34.00.19.02.15.06.79.61.06.00.63.11.02
Числительное (порядковое).95.08.13.03.05.00.02.00.00.00.00.11.00.02.06.02.02
Наречие3.36.7196.31.3.00.56.003.9.954.65.4.63.196.5.77.13
Предикатив.89.482.9.90.31.00.21.00.50.13.71.84.08.081.3.00.00
Предлог51124.51416.001.9.60.79.05.051.5.03.00.811.5.05
Союз136.320143.2.001.087.2.987.75.5.95.6910.42.24
Междометие5.11.225.41.2.00.06.051.6.211.62.18.181.6.13.10
Вводное слово.47.371.11.1.21.00.06.00.31.19.63.45.13.02.60.02.00
Частица6.96457.92.1.021.5.064.91.45.87.76.239.2.39.50
Причастие4.87.44.47.13.00.02.00.44.101.8.32.05.02.21.05.00
Деепричастие.40.15.39.15.02.00.02.00.08.081.06.02.05.63.00.02

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
Существительное8.3161819202322232323
Прилагательное5.77.57.77.57.77.88.37.68.48.1
Глагол14212424242322222122
Местоимение-существительное1613109.897.97.27.36.77.2
Местоименное прилагательное2.64.554.34.64.93.64.155.2
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).70111.1.90.9011.1.901
Числительное (порядковое).20.10.10.20.10.10.20.20.00.10
Наречие7.66.95.65.65.34.75.35.565
Предикатив1.7.901.21.1.9011.701.1.90
Предлог77.98.69.29.89.8109.91110
Союз168.96.36.46.577.76.96.67
Междометие7.3.8011.11.31.31.31.71.51.6
Вводное слово1.9.70.40.30.20.30.20.20.30.30
Частица9.9109.68.48.77.87.88.27.27
Причастие.30.50.90.70.901.21.21.11.51.3
Деепричастие.60.20.30.20.20.20.20.30.30.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая108.13
          .    точка105.99
          -    тире15.03
          !    восклицательный знак8.60
          ?    вопросительный знак14.13
          ...    многоточие5.09
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.50
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.20
          "    кавычка1.18
          ()    скобки0.01
          :    двоеточие2.18
          ;    точка с запятой0.03




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. Мария Боталова
 52
2. Катерина Полянская
 40
3. Алекс Кош
 39
4. Александра Лисина
 38
5. Ольга Пашнина
 38
6. Елизавета Шумская
 38
7. Олег Рой
 38
8. Анна Кувайкова
 38
9. Алексей Верт
 38
10. Анна Одувалова
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх