fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Я хочу твою шкуру, дракон! или Верните всё обратно!
Автор: Маруся Хмельная
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:554081
Слов в произведении (СВП):81632
Приблизительно страниц:272
Средняя длина слова, знаков:5.04
Средняя длина предложения (СДП), знаков:50.86
СДП авторского текста, знаков:60.92
СДП диалога, знаков:42.53
Доля диалогов в тексте:45.89%
Доля авторского текста в диалогах:13.06%
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:8411
Активный словарный запас (АСЗ):7755
Активный несловарный запас (АНСЗ):656
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1064.74
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2445.28 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:19225 (23.55% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:62407 (76.45% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное16927 (27.12%)
          Прилагательное5358 (8.59%)
          Глагол16223 (26.00%)
          Местоимение-существительное8965 (14.37%)
          Местоименное прилагательное4129 (6.62%)
          Местоимение-предикатив11 (0.02%)
          Числительное (количественное)648 (1.04%)
          Числительное (порядковое)143 (0.23%)
          Наречие3432 (5.50%)
          Предикатив610 (0.98%)
          Предлог7428 (11.90%)
          Союз7013 (11.24%)
          Междометие1593 (2.55%)
          Вводное слово215 (0.34%)
          Частица5161 (8.27%)
          Причастие1037 (1.66%)
          Деепричастие196 (0.31%)
Служебных слов:34711 (55.62%)

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
Существительное301138108.5.001.2.376.8.7728254.4.34113.4.49
Прилагательное315.1132.51.2.00.22.04.98.313.65.4.58.072.11.3.18
Глагол4414232212.091.6.347.9.8834183.8.40103.2.39
Местоимение-существительное128.74784.8.031.1.138.4.89105.6.98.5114.67.33
Местоименное прилагательное256.29.32.71.2.00.33.061.1.222.62.1.46.103.51.4.09
Местоимение-предикатив.01.00.10.00.00.00.00.00.00.00.01.00.01.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.2.731.3.51.40.00.10.01.18.07.85.49.10.03.58.12.00
Числительное (порядковое).82.13.22.03.04.00.01.01.01.01.24.25.03.00.03.01.00
Наречие3.63.1156.21.4.00.42.072.3.423.73.6.67.043.3.51.10
Предикатив.71.361.5.91.28.00.04.00.37.04.45.79.24.00.82.03.01
Предлог529.23.71617.001.6.64.61.04.061.01.00.821.8.07
Союз147.125174.1.04.73.096.6.806.55.11.3.368.61.1.21
Междометие5.81.11.26.71.9.00.12.03.76.16.941.6.24.041.2.18.03
Вводное слово.24.18.58.51.10.00.04.00.10.03.27.37.12.01.21.03.00
Частица6.33.7317.61.7.00.88.063.1.894.66.21.1.305.9.62.25
Причастие5.61.1.95.56.52.00.07.01.34.012.7.97.10.03.36.18.01
Деепричастие.40.15.40.16.09.00.07.00.06.01.76.25.00.01.28.01.00

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
Существительное10151822242625262827
Прилагательное4.66.36.46.87.46.97.47.36.67.9
Глагол14262423222020201919
Местоимение-существительное201613109.28.18.38.57.28.1
Местоименное прилагательное3.14.55.35.55.65.16.25.66.15.7
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).60.90.80.60.901.1.80.90.90.90
Числительное (порядковое).10.20.20.20.20.20.10.10.20.30
Наречие6.66.54.54.33.63.732.93.73.6
Предикатив2.2.80.80.50.80.50.30.50.40.50
Предлог5.86.49.410101111111110
Союз177.26.97.27.78.18.47.87.97.6
Междометие6.11.21.31.51.51.61.81.51.41.3
Вводное слово.60.40.30.30.10.10.20.10.20.00
Частица88.47.76.35.85.45.15.65.66.3
Причастие.30.70.901.41.31.81.82.11.51.6
Деепричастие.50.20.20.20.20.20.20.20.20.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая120.65
          .    точка101.55
          -    тире34.77
          !    восклицательный знак7.56
          ?    вопросительный знак16.62
          ...    многоточие5.87
          !..    воскл. знак с многоточием0.09
          ?..    вопр. знак с многоточием0.15
          !!!    тройной воскл. знак0.02
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.83
          "    кавычка4.04
          ()    скобки0.09
          :    двоеточие3.19
          ;    точка с запятой0.01




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. Маруся Хмельная
 53
2. Франциска Вудворт
 41
3. Наталья Косухина
 41
4. Ольга Пашнина
 41
5. Милена Завойчинская
 40
6. Настя Любимка
 40
7. Олег Рой
 40
8. Галина Долгова
 40
9. Мика Ртуть
 39
10. Валерия Чернованова
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх