fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Ассасин
Автор: Вероника Мелан
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:567883
Слов в произведении (СВП):86577
Приблизительно страниц:297
Средняя длина слова, знаков:5.18
Средняя длина предложения (СДП), знаков:57.7
СДП авторского текста, знаков:70.76
СДП диалога, знаков:36.75
Доля диалогов в тексте:24.57%
Доля авторского текста в диалогах:5%
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:9054
Активный словарный запас (АСЗ):8740
Активный несловарный запас (АНСЗ):314
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1178.14
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2671.84 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:20564 (23.75% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:66013 (76.25% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное18953 (28.71%)
          Прилагательное7310 (11.07%)
          Глагол17797 (26.96%)
          Местоимение-существительное7987 (12.10%)
          Местоименное прилагательное3371 (5.11%)
          Местоимение-предикатив5 (0.01%)
          Числительное (количественное)900 (1.36%)
          Числительное (порядковое)169 (0.26%)
          Наречие4576 (6.93%)
          Предикатив795 (1.20%)
          Предлог8189 (12.41%)
          Союз6810 (10.32%)
          Междометие1254 (1.90%)
          Вводное слово269 (0.41%)
          Частица5722 (8.67%)
          Причастие1240 (1.88%)
          Деепричастие229 (0.35%)
Служебных слов:33836 (51.26%)

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
Существительное321644146.9.001.4.4210.9825244.1.37124.1.48
Прилагательное426.7172.3.97.01.42.112.323.46.21.1.122.41.7.11
Глагол391727179.6.041.8.36111.440164.1.48123.33
Местоимение-существительное7.88.8405.62.7.011.2.078.8.895.94.8.36.4812.56.23
Местоименное прилагательное184.55.82.90.00.29.051.4.4421.9.33.092.8.62.05
Местоимение-предикатив.03.00.01.01.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.2.801.7.49.25.00.31.07.13.07.97.85.09.01.68.11.00
Числительное (порядковое)1.1.11.16.07.01.00.01.07.03.00.09.20.03.00.11.05.00
Наречие4.15.1196.2.97.00.49.042.8.733.93.6.64.125.6.70.09
Предикатив.68.651.91.3.37.00.13.00.40.15.61.61.15.03.81.01.03
Предлог55154.29.813.002.1.70.88.07.091.3.07.011.22.7.07
Союз117.521142.5.00.88.086.81.26.34.7.74.428.11.2.42
Междометие5.11.21.13.7.72.00.09.01.76.12.861.2.07.03.89.08.09
Вводное слово.42.23.65.70.15.00.04.00.15.04.24.25.03.00.37.00.00
Частица6.44.53261.6.001.4.054.21.14.25.5.60.175.6.62.17
Причастие6.31.2.62.48.21.00.03.03.93.094.2.61.12.16.29.19.01
Деепричастие.28.13.34.17.05.00.00.00.01.001.2.07.04.01.38.04.00

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
Существительное13161922222425242525
Прилагательное6.16.87.888.18.599.99.89.4
Глагол14242524232220212021
Местоимение-существительное1814119.99.38.27.66.86.46.5
Местоименное прилагательное2.74.33.63.94.64.43.544.54
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)11.21.21.1.901.11.11.11.21.1
Числительное (порядковое).10.20.20.10.20.20.20.30.10.20
Наречие86.65.24.75.15.14.24.55.35
Предикатив2.31.2.901.80.80.60.70.501
Предлог7.47.38.89.1109.611101010
Союз1486.16.876.78.17.37.97.1
Междометие3.1.80.901.11.41.41.51.61.41.2
Вводное слово.80.40.30.40.30.10.20.10.20.20
Частица8.38.58.36.86.36.16.265.86.2
Причастие.60.801.11.11.31.61.31.81.91.6
Деепричастие.70.40.20.20.10.20.20.20.30.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая117.95
          .    точка79.80
          -    тире23.70
          !    восклицательный знак6.63
          ?    вопросительный знак19.02
          ...    многоточие6.50
          !..    воскл. знак с многоточием0.03
          ?..    вопр. знак с многоточием0.12
          !!!    тройной воскл. знак0.01
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.27
          "    кавычка16.91
          ()    скобки0.52
          :    двоеточие3.77
          ;    точка с запятой1.24




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. Вероника Мелан
 58
2. Марьяна Сурикова
 42
3. Ника Ёрш
 41
4. Анна Кувайкова
 41
5. Анна Платунова
 41
6. Лана Ежова
 40
7. Юлия Аксенова
 40
8. Ольга Пашнина
 40
9. Влад Вегашин
 40
10. Анна Бруша
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх