fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Влечение
Автор: Елена Усачёва
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:532768
Слов в произведении (СВП):81731
Приблизительно страниц:271
Средняя длина слова, знаков:5.01
Средняя длина предложения (СДП), знаков:43.32
СДП авторского текста, знаков:50.34
СДП диалога, знаков:36.81
Доля диалогов в тексте:44.21%
Доля авторского текста в диалогах:5.71%
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:7768
Активный словарный запас (АСЗ):7517
Активный несловарный запас (АНСЗ):251
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1093.63
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2427.74 —> 10984-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:19295 (23.61% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:62436 (76.39% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное17468 (27.98%)
          Прилагательное5813 (9.31%)
          Глагол17643 (28.26%)
          Местоимение-существительное9652 (15.46%)
          Местоименное прилагательное2703 (4.33%)
          Местоимение-предикатив15 (0.02%)
          Числительное (количественное)619 (0.99%)
          Числительное (порядковое)112 (0.18%)
          Наречие4104 (6.57%)
          Предикатив643 (1.03%)
          Предлог7730 (12.38%)
          Союз5784 (9.26%)
          Междометие1309 (2.10%)
          Вводное слово298 (0.48%)
          Частица5607 (8.98%)
          Причастие732 (1.17%)
          Деепричастие113 (0.18%)
Служебных слов:33211 (53.19%)

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
Существительное271250125.001.1.188.31.224204.5.59122.4.25
Прилагательное344.7152.3.84.00.29.001.3.373.34.1.69.042.7.88.10
Глагол411825188.5.071.7.15111.842163.8.34122.3.24
Местоимение-существительное1111519.24.1.01.90.07111.29.45.84.6517.56.12
Местоименное прилагательное1845.71.7.82.00.15.06.99.261.51.2.22.062.3.38.03
Местоимение-предикатив.01.01.04.03.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.3.461.1.50.26.04.09.04.13.04.38.77.09.03.74.07.00
Числительное (порядковое).91.06.10.04.00.00.03.04.01.01.01.18.00.00.10.01.00
Наречие3.64.9197.3.91.01.31.002.4.663.82.9.75.124.7.65.09
Предикатив.50.372.1.84.19.00.06.00.37.25.38.50.12.00.78.01.00
Предлог63115.11710.011.4.78.85.10.16.82.06.06.561.5.01
Союз114.717182.6.00.65.035.6.506.24.8.96.448.3.62.09
Междометие5.7.681.16.3.85.00.06.03.63.10.941.2.06.03.66.13.00
Вводное слово.47.25.66.94.18.00.01.00.34.07.24.44.10.00.31.03.00
Частица6.64.23682.011.1.034.2.854.74.7.79.266.2.38.12
Причастие5.2.71.43.21.12.00.01.00.34.041.8.40.06.01.22.06.01
Деепричастие.15.07.25.15.03.00.01.00.04.00.49.04.00.00.29.00.03

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
Существительное16161822252525262626
Прилагательное57.56.97.47.77.37.27.87.68.2
Глагол13282624212222222122
Местоимение-существительное2315129.79.2998.48.58.2
Местоименное прилагательное1.93.23.73.83.53.74.13.33.63.4
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.10
Числительное (колич-ое).70.80.701.1.70.701.70.60.70
Числительное (порядковое).10.10.10.20.10.10.20.10.10.10
Наречие6.965.44.84.24.34.54.154.3
Предикатив1.2.70.80.80.70.70.70.70.70.40
Предлог7.86.1101111119.9101211
Союз125.85.55.66.97.777.26.86.2
Междометие3.61.21.11.41.41.61.61.41.41.5
Вводное слово1.50.20.20.30.30.20.10.10.20
Частица7.28.67.36.76.96.16.66.96.36.7
Причастие.40.60.801.801.11.21.111
Деепричастие.30.10.10.10.10.20.20.10.20.00

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая98.90
          .    точка109.26
          -    тире34.04
          !    восклицательный знак14.45
          ?    вопросительный знак19.65
          ...    многоточие6.45
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.05
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.07
          "    кавычка3.34
          ()    скобки0.10
          :    двоеточие1.63
          ;    точка с запятой0.02




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. Елена Усачёва
 48
2. Альбина Нури
 37
3. Наталья Колесова
 37
4. Ольга Пашнина
 36
5. Анна Чарова
 36
6. Анна Гурова
 36
7. Екатерина Неволина
 36
8. Владислав Выставной
 36
9. Карина Шаинян
 36
10. Татьяна Форш
 35
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх