fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Маленькие
Автор: Елена Некрасова
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:387084
Слов в произведении (СВП):59512
Приблизительно страниц:200
Средняя длина слова, знаков:5.07
Средняя длина предложения (СДП), знаков:65.14
СДП авторского текста, знаков:81
СДП диалога, знаков:45.41
Доля диалогов в тексте:31.13%
Доля авторского текста в диалогах:0.34%
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:8791
Активный словарный запас (АСЗ):8223
Активный несловарный запас (АНСЗ):568
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1219.19
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2860.08 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:16025 (26.93% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:43487 (73.07% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное13518 (31.09%)
          Прилагательное4415 (10.15%)
          Глагол11583 (26.64%)
          Местоимение-существительное4829 (11.10%)
          Местоименное прилагательное2287 (5.26%)
          Местоимение-предикатив10 (0.02%)
          Числительное (количественное)654 (1.50%)
          Числительное (порядковое)91 (0.21%)
          Наречие3115 (7.16%)
          Предикатив698 (1.61%)
          Предлог4790 (11.01%)
          Союз5454 (12.54%)
          Междометие1179 (2.71%)
          Вводное слово264 (0.61%)
          Частица4503 (10.35%)
          Причастие391 (0.90%)
          Деепричастие134 (0.31%)
Служебных слов:23450 (53.92%)

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
Существительное361551147.8.022.2.41132.521266.2.94182.7.76
Прилагательное344.8142.91.9.00.45.082.1.553.65.31.7.233.6.43.20
Глагол381425138.5.062.1611232224.72121.1.45
Местоимение-существительное127.9276.23.4.02.76.107.41.165.7.57.9011.39.06
Местоименное прилагательное185.871.5.78.00.39.081.3.511.81.4.31.122.4.16.02
Местоимение-предикатив.00.00.10.02.00.00.02.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)5.4.761.8.43.10.02.55.06.45.06.47.78.18.10.66.10.04
Числительное (порядковое)1.2.02.02.00.00.00.00.04.00.00.04.21.00.00.08.00.00
Наречие6.25.8175.81.6.02.66.042.41.23.84.11.1.164.8.57.12
Предикатив1.2.843.61.2.43.00.10.02.70.20.821.2.14.041.2.10.00
Предлог538.84.879.001.9.53.76.04.351.3.10.021.59.04
Союз196.619134.5.021.2.047.91.18.46.41.5.6411.47.16
Междометие6.61.31.65.5.94.00.06.021.4.49.981.2.18.081.2.02.02
Вводное слово.63.35.98.66.16.00.06.00.37.04.31.25.20.00.51.04.00
Частица115.7345.42.1.001.2.043.71.456.1.80.297.2.76.06
Причастие2.6.57.59.25.10.00.02.00.25.021.68.10.00.29.04.04
Деепричастие.43.14.39.35.12.00.04.00.14.12.27.25.08.00.20.00.00

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
Существительное16212024262625252624
Прилагательное6.37.18.37.48.27.37.78.187.6
Глагол11202423212021202021
Местоимение-существительное14129.28.57.476.96.37.47.2
Местоименное прилагательное2.43.93.94.43.94.33.744.33.6
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.10.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).901.1.901.41.21.21.11.21.31.1
Числительное (порядковое).10.20.10.00.20.20.30.20.10.20
Наречие6.675.54.64.65.25.554.65.9
Предикатив1.91.41.111.11.11.701.2.90
Предлог4.968.79.29.28.88.49.38.610
Союз208.27.36.788.28.58.58.48.6
Междометие5.21.41.61.61.71.81.81.91.21.6
Вводное слово.80.50.40.40.40.50.40.30.30.30
Частица9.99.27.86.66.37.67.97.886.8
Причастие.10.50.70.80.60.70.90.70.60.70
Деепричастие.60.20.20.10.20.10.10.30.10.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая152.17
          .    точка49.17
          -    тире10.22
          !    восклицательный знак16.40
          ?    вопросительный знак20.03
          ...    многоточие37.57
          !..    воскл. знак с многоточием0.29
          ?..    вопр. знак с многоточием0.44
          !!!    тройной воскл. знак0.18
          ?!    вопр. знак с восклицанием2.81
          "    кавычка3.92
          ()    скобки0.07
          :    двоеточие2.13
          ;    точка с запятой0.22




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 Елены Некрасовой 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. Олег Дивов
 37
2. Александр Рудазов
 36
3. Галина Гончарова
 35
4. Виталий Каплан
 35
5. Олег Рой
 35
6. Евгений Щепетнов
 34
7. Zотов
 34
8. Алексей Лукьянов
 34
9. Вячеслав Рыбаков
 34
10. Елена Белова
 34
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх