fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Замуж по распределению
Автор: Нэм Иртэк
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:477195
Слов в произведении (СВП):69440
Приблизительно страниц:252
Средняя длина слова, знаков:5.48
Средняя длина предложения (СДП), знаков:81.29
СДП авторского текста, знаков:123.65
СДП диалога, знаков:61.79
Доля диалогов в тексте:52.19%
Доля авторского текста в диалогах:3.59%
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:7164
Активный словарный запас (АСЗ):6985
Активный несловарный запас (АНСЗ):179
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1166.50
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2538.56 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:16874 (24.30% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:52566 (75.70% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное15879 (30.21%)
          Прилагательное6112 (11.63%)
          Глагол12996 (24.72%)
          Местоимение-существительное4756 (9.05%)
          Местоименное прилагательное3541 (6.74%)
          Местоимение-предикатив5 (0.01%)
          Числительное (количественное)662 (1.26%)
          Числительное (порядковое)103 (0.20%)
          Наречие3722 (7.08%)
          Предикатив602 (1.15%)
          Предлог6111 (11.63%)
          Союз5715 (10.87%)
          Междометие1226 (2.33%)
          Вводное слово216 (0.41%)
          Частица5231 (9.95%)
          Причастие1198 (2.28%)
          Деепричастие209 (0.40%)
Служебных слов:27010 (51.38%)

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
Существительное3815398.212.001.2.21131.326256.2.37175.1.84
Прилагательное455.2142.3.91.00.24.062.5.4257.11.8.053.81.4.34
Глагол391827119.9.031.9.18101.529174.2.45133.3.73
Местоимение-существительное6.97.7243.42.3.03.50.085.8.894.53.8.37.5712.49.08
Местоименное прилагательное235.48.23.11.4.00.31.112.532.43.36.053.9.62.05
Местоимение-предикатив.00.00.03.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.6.781.5.29.19.00.29.00.23.10.96.94.19.00.52.18.00
Числительное (порядковое)1.15.11.03.02.00.02.00.03.00.03.08.00.00.06.03.00
Наречие4.47.91751.1.00.62.002.9.753.63.5.83.066.71.5.23
Предикатив1.1.312.2.73.53.00.03.00.50.03.62.79.19.00.70.05.00
Предлог46142.68.616.002.60.99.10.181.1.00.03.832.2.03
Союз158.1179.84.7.00.99.167.31.18.35.9.75.398.91.5.34
Междометие5.31.41.43.51.4.00.11.051.3.161.11.4.11.051.6.36.13
Вводное слово.50.26.52.57.11.00.08.00.21.05.19.31.06.00.44.02.00
Частица6.95.7375.31.8.001.3.034.7.794.66.3.66.326.11.5.10
Причастие6.81.91.1.66.76.00.11.00.65.024.11.29.02.58.28.00
Деепричастие.53.28.31.16.10.00.02.00.16.00.87.13.03.02.63.03.00

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
Существительное14202123222324242524
Прилагательное7.27.98.38.88.98.98.89.48.99
Глагол14202422221918192019
Местоимение-существительное14128.87.16.46.46.26.15.65.1
Местоименное прилагательное34.34.64.95.25.16.25.75.85.8
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).901.11.11.1.901.111.60.40
Числительное (порядковое).20.20.20.20.20.10.10.10.10.10
Наречие7.975.15.25.25.64.94.95.15.3
Предикатив21.11.11.1.701.60.70.70.80
Предлог6.777.38.29.68.89.59.58.911
Союз167.36.66.887.68.28.77.78.7
Междометие3.911.31.61.92.31.91.621.8
Вводное слово1.1.30.20.40.30.20.30.20.30.20
Частица7.8109.28.27.57.987.27.16.7
Причастие.70111.41.321.52.121.8
Деепричастие.40.30.20.30.20.50.40.20.30.40

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая133.60
          .    точка67.79
          -    тире13.29
          !    восклицательный знак3.37
          ?    вопросительный знак10.22
          ...    многоточие3.82
          !..    воскл. знак с многоточием0.01
          ?..    вопр. знак с многоточием0.03
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.22
          "    кавычка0.49
          ()    скобки0.01
          :    двоеточие0.92
          ;    точка с запятой0.12




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».


Внимание! У Нэм Иртэк пока не сформирован лингвистический паспорт, а значит этого автора в списке результатов не будет в любом случае. Проверка авторства для данного произведения не может претендовать на верный результат.

АвторСовпадение с лингвопрофилем автора (в условных единицах)
1. Вероника Иванова
 36
2. Ирина Матлак
 36
3. Андрей Смирнов
 35
4. Настя Любимка
 35
5. Дмитрий Воронин
 35
6. Мария Николаева
 35
7. Вера Ковальчук
 35
8. Дарья Кузнецова
 35
9. Елизавета Шумская
 35
10. Алёна Медведева
 35
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх