fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Вампир демону не эльф
Авторы: Ксения Баштовая, Кристин Алишева, Елена Малиновская, Наталья Тутова, Надежда Федотова
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:913491
Слов в произведении (СВП):133535
Приблизительно страниц:460
Средняя длина слова, знаков:5.2
Средняя длина предложения (СДП), знаков:53.43
СДП авторского текста, знаков:72.73
СДП диалога, знаков:40.27
Доля диалогов в тексте:44.98%
Доля авторского текста в диалогах:7.85%
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:12726
Активный словарный запас (АСЗ):11624
Активный несловарный запас (АНСЗ):1102
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1208.37
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2814.62 —> 6121-е место в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:11065.90
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:31149 (23.33% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:102386 (76.67% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное31723 (30.98%)
          Прилагательное10585 (10.34%)
          Глагол25335 (24.74%)
          Местоимение-существительное9337 (9.12%)
          Местоименное прилагательное5444 (5.32%)
          Местоимение-предикатив35 (0.03%)
          Числительное (количественное)1366 (1.33%)
          Числительное (порядковое)335 (0.33%)
          Наречие6096 (5.95%)
          Предикатив1170 (1.14%)
          Предлог11653 (11.38%)
          Союз11668 (11.40%)
          Междометие2261 (2.21%)
          Вводное слово387 (0.38%)
          Частица9243 (9.03%)
          Причастие2124 (2.07%)
          Деепричастие361 (0.35%)
Служебных слов:50389 (49.21%)

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
Существительное3918528.67.4.001.6.49111.525265.3.56155.2.79
Прилагательное425.3161.81.2.01.53.081.8.403.44.6.96.112.71.7.30
Глагол401622118.9.161.7.469.11.533174.4.47123.2.40
Местоимение-существительное7.96.4235.93.3.01.92.115.71.15.75.4.57.3311.49.15
Местоименное прилагательное224.95.41.91.2.01.44.121.4.392.12.2.28.083.51.05
Местоимение-предикатив.04.00.03.00.00.00.02.00.01.00.00.03.01.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.9.841.4.38.27.04.24.07.22.111.71.07.05.72.24.01
Числительное (порядковое)1.4.23.24.00.03.00.02.06.08.03.04.47.00.00.11.04.02
Наречие4.45163.91.5.01.52.052.5.504.23.1.71.135.21.14
Предикатив.81.272.83.32.00.07.00.43.10.51.92.22.00.62.05.00
Предлог571238.912.002.1.78.87.10.051.3.03.02.463.09
Союз167.822114.5.061.1.127.4.928.36.81.1.53111.1.35
Междометие5.61.11.74.21.3.00.16.02.85.14.931.6.24.031.1.27.02
Вводное слово.37.23.63.33.13.00.02.02.21.07.31.24.08.00.33.02.00
Частица8.34.4345.22.2.011.4.083.41.156.6.63.276.57.28
Причастие8.11.41.1.29.36.00.07.01.57.053.7.66.38.03.34.18.02
Деепричастие.53.23.62.15.05.00.00.00.14.01.83.15.03.01.29.07.00

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
Существительное19192325262627272727
Прилагательное6.787.67.48.68.68.68.899
Глагол13242322202020202018
Местоимение-существительное13108.17.15.765.65.65.45.8
Местоименное прилагательное2.64.44.34.54.54.244.54.14.5
Местоимение-предикатив.00.00.10.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)11.111.21.31.11.901.21.1
Числительное (порядковое).40.20.30.20.30.30.20.20.30.30
Наречие5.66.24.44.34.34.54.14.34.34.9
Предикатив1.7.90.80.90.80.80.80.60.60.60
Предлог6.46.799.99.99.79.69.7109.8
Союз187.86.87.47.97.98.68.18.18.3
Междометие3.71.11.31.41.61.61.61.91.91.9
Вводное слово.60.40.30.30.20.30.20.20.30.20
Частица8.18.98.17.275.96.36.65.86.3
Причастие.801.11.31.51.7221.81.92.2
Деепричастие.30.40.20.20.30.30.30.10.40.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая115.86
          .    точка73.71
          -    тире36.84
          !    восклицательный знак14.84
          ?    вопросительный знак13.21
          ...    многоточие21.27
          !..    воскл. знак с многоточием2.96
          ?..    вопр. знак с многоточием1.87
          !!!    тройной воскл. знак0.07
          ?!    вопр. знак с восклицанием3.67
          "    кавычка7.05
          ()    скобки0.56
          :    двоеточие10.43
          ;    точка с запятой0.10




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! Это произведение писал не один автор, а пять, поэтому анализ не может показать точные результаты из-за смешения авторских стилей. К тому же у Кристин Алишевой и Натальи Тутовой пока не сформирован лингвистический паспорт, а значит этих авторов 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. Надежда Федотова
 47
2. Ирина Шевченко
 46
3. Галина Романова
 46
4. Игорь Мерцалов
 45
5. Елена Белова
 44
6. Олег Бондарев
 44
7. Дмитрий Дашко
 44
8. Павел Марушкин
 44
9. Александра Лисина
 44
10. Ксения Баштовая
 44
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх