fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Невеста врага
Автор: Ольга Иванова
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:428441
Слов в произведении (СВП):64037
Приблизительно страниц:209
Средняя длина слова, знаков:4.93
Средняя длина предложения (СДП), знаков:54.16
СДП авторского текста, знаков:69.98
СДП диалога, знаков:44.32
Доля диалогов в тексте:50.55%
Доля авторского текста в диалогах:11.25%
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:7106
Активный словарный запас (АСЗ):6858
Активный несловарный запас (АНСЗ):248
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1100.95
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2441.95 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:16752 (26.16% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:47285 (73.84% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное12336 (26.09%)
          Прилагательное4293 (9.08%)
          Глагол12930 (27.34%)
          Местоимение-существительное6501 (13.75%)
          Местоименное прилагательное3097 (6.55%)
          Местоимение-предикатив5 (0.01%)
          Числительное (количественное)560 (1.18%)
          Числительное (порядковое)104 (0.22%)
          Наречие3451 (7.30%)
          Предикатив635 (1.34%)
          Предлог5891 (12.46%)
          Союз5577 (11.79%)
          Междометие1109 (2.35%)
          Вводное слово235 (0.50%)
          Частица4214 (8.91%)
          Причастие508 (1.07%)
          Деепричастие123 (0.26%)
Служебных слов:26752 (56.58%)

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
Существительное2311359.78.5.021.2.1710.8322264.9.57112.4.59
Прилагательное294.7142.61.5.00.38.092.324.65.61.082.7.66.15
Глагол4114281913.001.9.199.81.540184.25111.8.44
Местоимение-существительное8.39.1416.93.6.021.1.061118.16.7.74.5515.53.11
Местоименное прилагательное244.97.82.71.6.00.34.081.9.272.92.8.38.063.4.55.06
Местоимение-предикатив.00.00.06.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.4.552.45.28.00.13.00.21.13.95.62.09.00.61.13.00
Числительное (порядковое)1.08.34.02.06.00.00.00.02.02.04.17.00.00.04.04.00
Наречие3.45.22371.3.02.53.083.1.493.83.5.51.095.57.06
Предикатив.66.5121.5.25.00.11.02.53.32.62.97.27.04.78.04.02
Предлог54104.11616.021.5.72.61.11.061.6.00.00.531.3.02
Союз136.823164.1.001.088196.11.1.3610.74.23
Междометие5.21.11.651.4.00.15.041.151.31.1.11.08.97.04.06
Вводное слово.34.21.80.95.21.00.00.00.23.00.28.36.09.00.38.00.02
Частица6.73.6336.62.1.021.5.063.7.975.16.2.70.235.7.42.17
Причастие3.8.68.59.23.32.00.00.00.40.081.4.70.19.04.17.09.00
Деепричастие.30.11.17.23.04.00.00.00.06.08.55.06.04.02.45.00.00

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
Существительное10141620222324242424
Прилагательное5.16.66.476.57.67.16.97.77.7
Глагол15242624222120212021
Местоимение-существительное2015119.79.18.37.87.88.17.1
Местоименное прилагательное2.74.85.35.25.25.95.55.44.95
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).50.80.8011.11.111.11.11.3
Числительное (порядковое).20.30.10.10.20.10.10.10.00.30
Наречие7.37.764.95.24.64.85.24.24.9
Предикатив3.21.11.80.70.50.70.80.70.40
Предлог6.36.89.21011111110119.9
Союз167.76.97.57.688.68.59.19.3
Междометие4.7.801.21.31.71.71.91.91.81.3
Вводное слово1.4.40.30.20.10.20.20.40.10.20
Частица79.18.76.96.26.26.35.85.86.1
Причастие.20.40.90.90.80.901.80.801.5
Деепричастие.30.10.10.20.20.20.30.20.10.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая121.87
          .    точка86.90
          -    тире40.45
          !    восклицательный знак4.22
          ?    вопросительный знак18.94
          ...    многоточие17.97
          !..    воскл. знак с многоточием0.11
          ?..    вопр. знак с многоточием0.25
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.03
          "    кавычка2.31
          ()    скобки0.08
          :    двоеточие6.23
          ;    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. Ольга Иванова
 56
2. Ольга Пашнина
 41
3. Катерина Полянская
 41
4. Валерия Чернованова
 40
5. Ника Ёрш
 40
6. Марьяна Сурикова
 39
7. Лана Ежова
 39
8. Ирина Шевченко
 39
9. Наталья Жильцова
 39
10. Олег Рой
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх