fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Беглянка
Автор: Марина Весенняя
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:570574
Слов в произведении (СВП):83462
Приблизительно страниц:286
Средняя длина слова, знаков:5.18
Средняя длина предложения (СДП), знаков:64.81
СДП авторского текста, знаков:78.37
СДП диалога, знаков:52.01
Доля диалогов в тексте:41.35%
Доля авторского текста в диалогах:13.35%
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:7705
Активный словарный запас (АСЗ):7477
Активный несловарный запас (АНСЗ):228
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1093.93
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2429.99 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:19266 (23.08% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:64196 (76.92% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное20651 (32.17%)
          Прилагательное7083 (11.03%)
          Глагол16708 (26.03%)
          Местоимение-существительное6623 (10.32%)
          Местоименное прилагательное4305 (6.71%)
          Местоимение-предикатив4 (0.01%)
          Числительное (количественное)1111 (1.73%)
          Числительное (порядковое)167 (0.26%)
          Наречие3271 (5.10%)
          Предикатив530 (0.83%)
          Предлог8078 (12.58%)
          Союз5364 (8.36%)
          Междометие1115 (1.74%)
          Вводное слово152 (0.24%)
          Частица5599 (8.72%)
          Причастие798 (1.24%)
          Деепричастие286 (0.45%)
Служебных слов:31526 (49.11%)

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
Существительное371656109.2.012.3.2810.7332193.9.29162.4.93
Прилагательное485.8151.81.00.01.59.121.7.253.65.87.082.9.87.24
Глагол3919281615.012.5.178.71.138152.9.17123.1.64
Местоимение-существительное107.4314.53.1.001.3.155.6.695.93.7.37.4412.44.26
Местоименное прилагательное316.771.91.3.00.46.151.2.462.41.4.11.072.9.28.06
Местоимение-предикатив.00.00.03.01.00.00.00.00.00.00.00.01.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)712.1.32.25.00.37.03.25.171.1.94.01.00.68.07.00
Числительное (порядковое)1.2.10.28.07.01.00.00.01.01.00.12.30.00.00.07.01.00
Наречие3.34.6134.41.1.00.50.001.6.413.72.1.55.074.3.41.19
Предикатив.72.371.6.75.28.00.08.00.21.14.43.35.11.04.66.03.01
Предлог56152.51217.002.3.87.79.11.10.76.01.00.831.2.03
Союз126.216113.1.011.1.174.4.655.73.51.2.216.8.65.10
Междометие4.71.213.51.00.14.00.55.08.68.94.10.01.68.12.07
Вводное слово.24.15.39.25.08.00.00.00.06.03.12.35.01.01.21.00.00
Частица6.74.9335.91.9.002.012.9.833.46.7.53.225.7.41.21
Причастие4.3.90.61.26.25.00.08.00.32.001.8.41.12.00.43.07.01
Деепричастие.61.19.28.18.12.00.06.00.08.011.3.15.07.00.66.07.01

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
Существительное21202124262626262728
Прилагательное6.37.78.38.78.78.59.29.49.28.8
Глагол13262523212221202019
Местоимение-существительное16109.38.67.46.3675.95.7
Местоименное прилагательное3.54.24.85.44.85.76.34.95.66.9
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.21.41.41.31.31.61.31.51.41.5
Числительное (порядковое).30.20.20.10.20.20.30.10.10.30
Наречие54.943.54.343.83.63.63.9
Предикатив1.4.80.70.70.60.40.60.40.50.40
Предлог8.46.49.29.410119.8101111
Союз116.566.36.15.56.36.76.75.8
Междометие3.7.80111.21.21.51.41.41.1
Вводное слово.40.40.30.10.20.10.20.10.10.00
Частица7.38.77.76.46.56.76.57.16.56.1
Причастие.60.501.1.9011.111.901.3
Деепричастие1.30.30.30.30.30.30.20.30.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая122.73
          .    точка88.46
          -    тире20.03
          !    восклицательный знак1.98
          ?    вопросительный знак10.44
          ...    многоточие3.00
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.05
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.23
          "    кавычка2.01
          ()    скобки0.14
          :    двоеточие0.42
          ;    точка с запятой0.00




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. Марина Весенняя
 53
2. Ольга Пашнина
 38
3. Сергей Недоруб
 38
4. Лана Ежова
 38
5. Дмитрий Дашко
 38
6. Николай Степанов
 38
7. Валерия Чернованова
 38
8. Влад Вегашин
 37
9. Игорь Шенгальц
 37
10. Анна Кувайкова
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх