fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Новобранец
Автор: Елена Хаецкая
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:512044
Слов в произведении (СВП):74094
Приблизительно страниц:256
Средняя длина слова, знаков:5.22
Средняя длина предложения (СДП), знаков:56.42
СДП авторского текста, знаков:72.5
СДП диалога, знаков:42.85
Доля диалогов в тексте:41.32%
Доля авторского текста в диалогах:11.53%
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:8643
Активный словарный запас (АСЗ):8272
Активный несловарный запас (АНСЗ):371
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1167.52
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2665.79 —> 8423-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:17649 (23.82% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:56445 (76.18% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное16390 (29.04%)
          Прилагательное6075 (10.76%)
          Глагол13796 (24.44%)
          Местоимение-существительное6732 (11.93%)
          Местоименное прилагательное3699 (6.55%)
          Местоимение-предикатив7 (0.01%)
          Числительное (количественное)687 (1.22%)
          Числительное (порядковое)119 (0.21%)
          Наречие3721 (6.59%)
          Предикатив636 (1.13%)
          Предлог6696 (11.86%)
          Союз5745 (10.18%)
          Междометие1142 (2.02%)
          Вводное слово237 (0.42%)
          Частица4906 (8.69%)
          Причастие943 (1.67%)
          Деепричастие145 (0.26%)
Служебных слов:29309 (51.92%)

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
Существительное2915418.68.5.001.2.50111.225274.5.47144.1.49
Прилагательное457.5131.9.99.02.29.031.6.193.85.6.60.112.71.5.21
Глагол3915211513.021.5.269.71.538144.1.28112.4.32
Местоимение-существительное109.3365.94.1.001.1.137.2.846.25.8.52.65121.1.19
Местоименное прилагательное257.77.32.41.8.02.24.111.6.7032.1.26.063.1.70.08
Местоимение-предикатив.00.00.06.02.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.81.11.4.29.31.00.34.00.21.1611.1.03.02.57.11.00
Числительное (порядковое).86.11.16.05.02.00.02.00.00.00.05.06.00.00.19.02.00
Наречие3.96.4166.11.4.00.70.022.8.604.74.4.63.135.6.83.05
Предикатив.81.602.31.3.34.00.11.00.45.16.70.55.10.00.81.06.02
Предлог54132.81216.001.4.53.52.06.101.3.00.00.761.8.11
Союз136.920144.2.021.1.087.1.926.74.6.78.367.7.81.13
Междометие6.71.7141.6.02.10.02.76.06.711.4.16.03.60.13.02
Вводное слово.16.19.68.65.21.00.00.00.21.06.23.45.02.02.36.03.00
Частица7.84.6326.51.9.001.5.053.1.884.85.9.70.167.78.11
Причастие5.21.2.57.37.60.00.08.00.52.062.9.65.16.00.39.18.02
Деепричастие.28.08.32.13.03.00.02.00.05.00.75.13.00.03.26.03.00

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
Существительное14182023242625272627
Прилагательное5.37.67.88.28.58.59.39.39.69.4
Глагол13262623201918171718
Местоимение-существительное22139.88.37.66.676.46.56.5
Местоименное прилагательное3.34.24.95.15.25.566.15.86.6
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)11.90111.90.90.70.70
Числительное (порядковое).10.30.10.10.20.00.20.20.20.20
Наречие8.174.84.44.44.74.24.344.9
Предикатив2.901.1.601.70.70.60.60.60
Предлог6.55.58.5119.5101010129.3
Союз116.96.277.88.58.488.27.2
Междометие4.2.801.21.31.31.51.61.51.21.4
Вводное слово1.40.30.10.20.20.20.20.30.10
Частица7.58.27.86.46.76.36.45.97.16.1
Причастие.30.80.701.21.41.41.41.81.41.9
Деепричастие.30.20.10.20.20.30.30.20.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая121.44
          .    точка94.23
          -    тире43.61
          !    восклицательный знак6.34
          ?    вопросительный знак13.83
          ...    многоточие8.14
          !..    воскл. знак с многоточием0.23
          ?..    вопр. знак с многоточием0.08
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.01
          "    кавычка6.96
          ()    скобки0.51
          :    двоеточие6.46
          ;    точка с запятой0.65




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. Елена Хаецкая
 46
2. Олег Рой
 42
3. Наталия Ипатова
 41
4. Евгений Филенко
 41
5. Анна Гурова
 41
6. Ольга Онойко
 41
7. Артём Тихомиров
 41
8. Екатерина Неволина
 41
9. Юлия Остапенко
 41
10. Наталья Игнатова
 41
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх