fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Невеста по службе
Автор: Анна Батлук
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:521935
Слов в произведении (СВП):73805
Приблизительно страниц:264
Средняя длина слова, знаков:5.41
Средняя длина предложения (СДП), знаков:75.36
СДП авторского текста, знаков:102.17
СДП диалога, знаков:57.21
Доля диалогов в тексте:45.38%
Доля авторского текста в диалогах:11.46%
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:8422
Активный словарный запас (АСЗ):8044
Активный несловарный запас (АНСЗ):378
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1197.52
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2705.17 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:16813 (22.78% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:56992 (77.22% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное17011 (29.85%)
          Прилагательное5525 (9.69%)
          Глагол14905 (26.15%)
          Местоимение-существительное6229 (10.93%)
          Местоименное прилагательное3275 (5.75%)
          Местоимение-предикатив11 (0.02%)
          Числительное (количественное)750 (1.32%)
          Числительное (порядковое)151 (0.26%)
          Наречие3131 (5.49%)
          Предикатив497 (0.87%)
          Предлог7065 (12.40%)
          Союз5886 (10.33%)
          Междометие1396 (2.45%)
          Вводное слово283 (0.50%)
          Частица4675 (8.20%)
          Причастие1056 (1.85%)
          Деепричастие239 (0.42%)
Служебных слов:29059 (50.99%)

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
Существительное3513461310.001.4.408.91.227286.7.53134.6.79
Прилагательное374.5172.11.1.02.40.111.3.303.74.81.2.0621.5.34
Глагол431526169.9.082.267.91.334215.3.51113.68
Местоимение-существительное8.48.4344.32.3.00.89.117.2.626.94.6.76.7012.76.23
Местоименное прилагательное255.46.32.2.84.00.31.161.3.3021.9.16.123.2.56.06
Местоимение-предикатив.02.00.09.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.02.02.00.00
Числительное (колич-ое)4.5.721.8.28.16.00.47.00.19.031.5.81.06.00.40.14.00
Числительное (порядковое)1.4.05.22.06.02.00.02.00.02.00.09.17.02.00.16.05.00
Наречие2.95.3165.1.92.02.61.022.1.673.12.7.59.033.6.82.12
Предикатив.81.231.7.68.36.00.09.00.25.03.67.72.16.00.47.05.02
Предлог58123.69.915.002.3.96.62.09.091.2.02.00.641.8.03
Союз136.320123.2.06.79.056.6.689.14.91.1.538.41.1.31
Междометие6.41.52.33.81.3.00.08.06.99.2011.3.20.091.1.22.06
Вводное слово.56.261.1.56.12.00.00.00.22.05.22.42.16.00.39.05.00
Частица6.13.6324.81.4.001.4.032.8.484.35.8.68.406.79.22
Причастие6.4.931.4.67.56.00.02.02.36.023.2.76.20.00.39.06.02
Деепричастие.56.19.36.31.03.00.00.00.09.031.1.20.06.03.64.03.02

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
Существительное14182123252626262426
Прилагательное6.77.76.16.97.97.87.58.28.19.1
Глагол14262623222120202120
Местоимение-существительное2011108.68.16.57.36.26.55.8
Местоименное прилагательное2.74.64.254.83.94.64.85.15
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.10
Числительное (колич-ое).801.11.11.11.11.21.21.11.80
Числительное (порядковое).10.20.30.20.20.20.20.20.30.20
Наречие6.16.74.44.13.73.64.14.24.43.6
Предикатив1.6.90.80.60.60.50.70.60.40.40
Предлог9.97.38.5109.9109.39.61012
Союз9.66.56.87.87.58.88.198.48.2
Междометие41.21.421.71.92.42.221.5
Вводное слово1.3.60.40.30.30.30.20.30.10.30
Частица7.97.97.55.76.36.15.75.56.25.7
Причастие.70.601.31.41.41.41.51.621.6
Деепричастие.70.20.30.30.20.30.40.30.30.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая130.51
          .    точка71.84
          -    тире29.44
          !    восклицательный знак3.27
          ?    вопросительный знак12.48
          ...    многоточие2.52
          !..    воскл. знак с многоточием0.01
          ?..    вопр. знак с многоточием0.05
          !!!    тройной воскл. знак0.03
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.47
          "    кавычка2.90
          ()    скобки0.83
          :    двоеточие7.67
          ;    точка с запятой0.16




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 Анны Батлук 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. Ольга Куно
 40
2. Настя Любимка
 38
3. Вадим Панов
 38
4. Александр Дихнов
 38
5. Наталья Косухина
 38
6. Елена Кароль
 38
7. Сергей Садов
 38
8. Светлана Шумовская
 38
9. Катерина Полянская
 38
10. Дмитрий Дашко
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх