fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Нимфа в камуфляже
Автор: Юлия Трунина
Дата проведения анализа: 17 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:854659
Слов в произведении (СВП):121861
Приблизительно страниц:415
Средняя длина слова, знаков:5.14
Средняя длина предложения (СДП), знаков:63.4
СДП авторского текста, знаков:82.7
СДП диалога, знаков:51.44
Доля диалогов в тексте:50.13%
Доля авторского текста в диалогах:13.08%
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:12161
Активный словарный запас (АСЗ):11047
Активный несловарный запас (АНСЗ):1114
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1197.57
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2802.75 —> 6323-е место в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:10908.30
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:30389 (24.94% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:91472 (75.06% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное27467 (30.03%)
          Прилагательное8567 (9.37%)
          Глагол23818 (26.04%)
          Местоимение-существительное11956 (13.07%)
          Местоименное прилагательное5112 (5.59%)
          Местоимение-предикатив17 (0.02%)
          Числительное (количественное)1303 (1.42%)
          Числительное (порядковое)184 (0.20%)
          Наречие5254 (5.74%)
          Предикатив1125 (1.23%)
          Предлог10433 (11.41%)
          Союз10307 (11.27%)
          Междометие2368 (2.59%)
          Вводное слово376 (0.41%)
          Частица8752 (9.57%)
          Причастие1371 (1.50%)
          Деепричастие254 (0.28%)
Служебных слов:49575 (54.20%)

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
Существительное321243128.1.031.7.339.51.525276.5.63153.7.53
Прилагательное374.2132.61.2.01.42.031.4.323.34.91.2.132.8.68.12
Глагол4214241910.032.2.228.71.431214.5.29112.5.30
Местоимение-существительное128.9377.13.9.011.2.106.71.17.65.6.91.5414.70.22
Местоименное прилагательное224.87.12.3.92.01.30.041.1.501.91.7.25.062.9.54.06
Местоимение-предикатив.01.00.10.01.00.00.00.00.00.00.01.00.01.00.02.00.00
Числительное (колич-ое)4.7.821.4.42.31.02.34.02.16.101.7.71.12.01.42.20.02
Числительное (порядковое).97.12.17.03.01.00.00.02.03.00.11.12.00.02.07.01.00
Наречие4.34.5155.21.6.00.48.062.2.643.53.2.63.114.77.11
Предикатив1.2.582.41.1.38.00.08.00.39.12.55.98.24.03.74.04.00
Предлог52114.21211.002.1.57.71.13.131.2.03.00.621.9.10
Союз156.421154.031.2.086.11.17.45.61.3.3410.74.24
Междометие71.21.55.41.4.00.15.03.94.121.11.4.28.081.2.13.01
Вводное слово.39.23.58.53.09.00.05.00.23.07.37.32.13.02.37.04.02
Частица9.74.8346.71.9.011.3.083.4.904.56.3.66.306.9.63.24
Причастие5.9.79.99.60.18.00.09.01.39.051.9.54.27.00.30.09.01
Деепричастие.31.08.28.19.07.00.03.01.12.03.73.13.01.01.28.01.00

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
Существительное14162022242526262727
Прилагательное5.36.36.56.877.47.57.68.17.7
Глагол16242223212120202020
Местоимение-существительное191613108.88.17.67.56.76
Местоименное прилагательное2.74.44.34.64.74.44.84.84.94.7
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).701.11.11.11.11.21.21.21.21
Числительное (порядковое).10.20.10.20.20.10.10.10.10.10
Наречие6.164.54.24.13.73.93.83.93.4
Предикатив2.3.90.90.901.80.80.60.60.90
Предлог6.56998.8109.69.89.610
Союз137.57.37.688.58.68.48.48.7
Междометие4.21.41.61.61.61.822.122.1
Вводное слово.80.40.30.30.10.20.20.30.20.10
Частица99.28.47.17.16.46.36.96.56.7
Причастие.30.60.801.21.41.21.41.41.21.5
Деепричастие.30.10.20.30.20.20.20.30.30.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая133.91
          .    точка75.69
          -    тире35.39
          !    восклицательный знак13.79
          ?    вопросительный знак15.03
          ...    многоточие14.89
          !..    воскл. знак с многоточием4.08
          ?..    вопр. знак с многоточием1.56
          !!!    тройной воскл. знак1.21
          ?!    вопр. знак с восклицанием3.77
          "    кавычка14.26
          ()    скобки2.43
          :    двоеточие5.76
          ;    точка с запятой0.07




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 Юлии Труниной 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. Ирина Шевченко
 45
2. Галина Долгова
 44
3. Олег Рой
 44
4. Милена Завойчинская
 44
5. Ольга Пашнина
 44
6. Сергей Садов
 43
7. Екатерина Богданова
 43
8. Анна Кувайкова
 43
9. Евгений Щепетнов
 43
10. Дмитрий Дашко
 43
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх