fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Механическое сердце. Чёрный принц
Автор: Екатерина Насута
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:1067441
Слов в произведении (СВП):158036
Приблизительно страниц:544
Средняя длина слова, знаков:5.19
Средняя длина предложения (СДП), знаков:43.97
СДП авторского текста, знаков:49.24
СДП диалога, знаков:37.15
Доля диалогов в тексте:36.94%
Доля авторского текста в диалогах:5.51%
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:12357
Активный словарный запас (АСЗ):11539
Активный несловарный запас (АНСЗ):818
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1235.42
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2835.72 —> 5900-е место в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:10164.50
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:33605 (21.26% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:124431 (78.74% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное36430 (29.28%)
          Прилагательное14460 (11.62%)
          Глагол32262 (25.93%)
          Местоимение-существительное11468 (9.22%)
          Местоименное прилагательное6227 (5.00%)
          Местоимение-предикатив29 (0.02%)
          Числительное (количественное)1144 (0.92%)
          Числительное (порядковое)171 (0.14%)
          Наречие6731 (5.41%)
          Предикатив1401 (1.13%)
          Предлог12610 (10.13%)
          Союз14734 (11.84%)
          Междометие2741 (2.20%)
          Вводное слово537 (0.43%)
          Частица8965 (7.20%)
          Причастие2181 (1.75%)
          Деепричастие442 (0.36%)
Служебных слов:57753 (46.41%)

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
Существительное3118547.312.02.86.177.71.125275.52105.6.74
Прилагательное499.4132.12.00.24.012.2.433.76.31.7.092.82.25
Глагол421928118.2.091.3.278.61.734215.7.37112.1.94
Местоимение-существительное7.27344.22.01.91.026.41.144.9.42.4912.47.08
Местоименное прилагательное174.1102.31.4.01.25.041.9.352.11.9.34.072.5.68.11
Местоимение-предикатив.02.01.09.01.00.00.00.00.00.00.00.01.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)2.7.641.1.28.10.02.37.01.13.10.44.70.17.00.71.07.02
Числительное (порядковое).55.07.19.02.01.00.00.01.02.01.04.12.01.02.08.06.00
Наречие4.35.9134.2.87.02.28.012.5.662.44.5.69.124.76.10
Предикатив.90.371.9.72.21.01.05.00.44.13.44.62.21.03.61.03.02
Предлог551438.110.001.2.22.67.17.121.1.10.02.641.9.14
Союз241020124.8.03.77.158.11.27.95.41.947.41.3.25
Междометие5.81.52.14.1.91.01.13.02.90.17.961.5.15.071.16.07
Вводное слово.43.25.59.71.11.01.02.01.37.04.21.42.06.00.25.03.00
Частица7.44.6323.71.4.001.1.072.9.593.74.6.63.215.39.17
Причастие7.71.9.65.33.29.00.09.02.53.032.7.75.20.02.21.27.02
Деепричастие.44.22.40.17.05.00.02.00.10.04.68.22.06.02.47.02.01

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
Существительное18222225262625262627
Прилагательное8.77.88.69.19.99.811109.89.7
Глагол13282522212121222121
Местоимение-существительное169.37.16.15.65.65.14.854.6
Местоименное прилагательное2.23.23.94.34.54.64.94.95.24.4
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).70.80.70.80.80.70.70.70.70.50
Числительное (порядковое).20.10.10.10.10.10.10.10.10.10
Наречие4.75.24.7444.14.33.93.74.2
Предикатив1.81.90.70.80.80.70.60.70.70
Предлог5.66.19.39.88.98.99.38.89.39.7
Союз196.68.28.59.18.88.48.18.28.3
Междометие2.8.801.51.921.91.81.81.61.7
Вводное слово.70.50.30.30.30.20.30.30.30.30
Частица5.67.26.35.85.55.45.65.665.6
Причастие.701.21.31.61.61.81.71.91.81.6
Деепричастие.30.10.30.30.30.30.40.30.30.40

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая136.17
          .    точка119.92
          -    тире24.43
          !    восклицательный знак1.59
          ?    вопросительный знак15.99
          ...    многоточие38.55
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.01
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.03
          "    кавычка1.11
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие1.61
          ;    точка с запятой0.01




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. Екатерина Насута
 48  – ожидает пересчёта
2. Ольга Онойко
 36  – ожидает пересчёта
3. Марина Суржевская
 36  – ожидает пересчёта
4. Софья Ролдугина
 35  – ожидает пересчёта
5. Наталья Колесова
 35  – ожидает пересчёта
6. Вера Камша
 35  – ожидает пересчёта
7. Юлия Остапенко
 35  – ожидает пересчёта
8. Дмитрий Колодан
 35  – ожидает пересчёта
9. Лана Ежова
 35  – ожидает пересчёта
10. Марина и Сергей Дяченко
 35  – ожидает пересчёта
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх