fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Венец проигравшего
Автор: Вера Ковальчук
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:538771
Слов в произведении (СВП):80461
Приблизительно страниц:280
Средняя длина слова, знаков:5.26
Средняя длина предложения (СДП), знаков:56.8
СДП авторского текста, знаков:83.18
СДП диалога, знаков:43.53
Доля диалогов в тексте:51.12%
Доля авторского текста в диалогах:3.55%
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:8993
Активный словарный запас (АСЗ):8385
Активный несловарный запас (АНСЗ):608
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1169.81
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2644.62 —> 8701-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:21743 (27.02% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:58718 (72.98% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное17346 (29.54%)
          Прилагательное7214 (12.29%)
          Глагол14824 (25.25%)
          Местоимение-существительное6981 (11.89%)
          Местоименное прилагательное3634 (6.19%)
          Местоимение-предикатив11 (0.02%)
          Числительное (количественное)634 (1.08%)
          Числительное (порядковое)110 (0.19%)
          Наречие4282 (7.29%)
          Предикатив869 (1.48%)
          Предлог6798 (11.58%)
          Союз7929 (13.50%)
          Междометие1474 (2.51%)
          Вводное слово371 (0.63%)
          Частица5359 (9.13%)
          Причастие967 (1.65%)
          Деепричастие155 (0.26%)
Служебных слов:32712 (55.71%)

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
Существительное301738108.4.00.97.29101.623274.2.77133.6.42
Прилагательное456.2152.51.6.00.31.032.1.543.77.41.1.152.91.6.09
Глагол361626159.2.061.5.269.21.729183.4.46112.4.35
Местоимение-существительное8.99.9334.73.2.01.65.068.51.27.46.6.54.9010.67.07
Местоименное прилагательное2465.72.51.5.00.22.061.5.511.82.5.31.152.6.35.06
Местоимение-предикатив.00.00.06.03.00.00.00.00.00.00.00.01.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.4.78.77.28.23.00.20.01.23.04.92.90.07.00.35.06.01
Числительное (порядковое)1.04.09.00.00.00.01.01.00.00.03.15.00.01.07.03.00
Наречие4.28.6164.31.2.04.67.003.5.8745.4.71.255.3.81.10
Предикатив1.682.91.1.41.00.06.00.55.15.70.87.12.01.99.01.00
Предлог48133.91114.001.4.49.49.06.171.3.00.01.521.2.15
Союз179.722155.011.159.21.59.47.11.5.739.7.86.31
Междометие5.11.11.85.31.3.00.07.031.1.2311.8.26.091.1.25.01
Вводное слово.60.351.67.19.00.01.00.25.22.38.46.09.00.57.06.00
Частица6.85.4275.92.3.031.2.014.5.975.48.71.385.51.2.09
Причастие4.51.4.92.41.32.00.12.00.44.092.11.1.13.01.55.13.00
Деепричастие.28.10.19.20.01.00.01.01.09.03.57.12.03.01.52.00.00

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
Существительное11151921232526242726
Прилагательное5.88.48.499.69.99119.69.2
Глагол13222323211918171818
Местоимение-существительное1712108.87.56.76.86.76.97.2
Местоименное прилагательное2.54.34.94.45.34.75.25.655.8
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).50.80.901.1.80.601.80.801.1
Числительное (порядковое).10.20.10.10.10.20.20.20.10.20
Наречие7.27.36.44.84.94.65.34.53.75
Предикатив2.21.31.21.21.901.801.90
Предлог5.76.87.699.59.89.310108.1
Союз19107.48.38.69.48.79.68.59.1
Междометие6.11.21.41.21.41.41.61.61.61.3
Вводное слово1.70.50.40.30.40.30.50.20.20
Частица8.78.87.66.55.66.36.36.25.85.4
Причастие.30.80.901.11.11.21.61.71.22.2
Деепричастие.40.10.20.10.20.20.10.20.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая117.65
          .    точка90.03
          -    тире19.70
          !    восклицательный знак5.70
          ?    вопросительный знак16.95
          ...    многоточие6.34
          !..    воскл. знак с многоточием0.20
          ?..    вопр. знак с многоточием0.19
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.62
          "    кавычка2.76
          ()    скобки0.53
          :    двоеточие1.17
          ;    точка с запятой0.05




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. Вера Ковальчук
 49
2. Вероника Иванова
 40
3. Елена Картур
 38
4. Дарья Кузнецова
 38
5. Елизавета Шумская
 38
6. Макс Фрай
 37
7. Елена Горелик
 37
8. Оксана Панкеева
 37
9. Алексей Евтушенко
 37
10. Наталья Игнатова
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх