fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Не хочу жениться!
Автор: Мария Сакрытина
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:523195
Слов в произведении (СВП):76115
Приблизительно страниц:256
Средняя длина слова, знаков:5.07
Средняя длина предложения (СДП), знаков:45.64
СДП авторского текста, знаков:63.69
СДП диалога, знаков:34.31
Доля диалогов в тексте:46.38%
Доля авторского текста в диалогах:11.17%
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:8318
Активный словарный запас (АСЗ):7508
Активный несловарный запас (АНСЗ):810
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1111.56
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2513.45 —> 10193-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:18681 (24.54% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:57434 (75.46% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное18771 (32.68%)
          Прилагательное5043 (8.78%)
          Глагол15184 (26.44%)
          Местоимение-существительное6137 (10.69%)
          Местоименное прилагательное2772 (4.83%)
          Местоимение-предикатив6 (0.01%)
          Числительное (количественное)502 (0.87%)
          Числительное (порядковое)214 (0.37%)
          Наречие4118 (7.17%)
          Предикатив497 (0.87%)
          Предлог6577 (11.45%)
          Союз7035 (12.25%)
          Междометие1413 (2.46%)
          Вводное слово228 (0.40%)
          Частица5322 (9.27%)
          Причастие596 (1.04%)
          Деепричастие153 (0.27%)
Служебных слов:29643 (51.61%)

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
Существительное351462116.5.00.95.3815126275.1.68162.2.60
Прилагательное294161.9.87.00.22.062.243.65.91.082.6.59.17
Глагол471220138.1.031.2.46101.231203.9.33111.9.27
Местоимение-существительное117.2257.63.2.00.75.147.9.817.25.2.78.6412.38.08
Местоименное прилагательное19461.21.1.00.30.131.6.142.41.9.33.023.21.05
Местоимение-предикатив.00.02.03.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)2.8.431.37.27.03.19.02.19.06.44.57.10.02.51.06.03
Числительное (порядковое)2.16.17.02.02.00.03.00.05.00.13.30.03.00.24.00.00
Наречие5.95.5214.81.4.00.33.063.3.564.73.5.79.115.6.67.16
Предикатив.56.271.2.52.21.00.03.02.33.08.49.60.14.03.54.03.00
Предлог619.42.81111.021.11.5.64.06.191.2.10.05.491.5.03
Союз197.723143.5.00.79.218.8.568.16.71.3.5411.60.27
Междометие7.911.45.41.00.17.02.89.14.911.2.08.05.89.11.00
Вводное слово.54.19.86.25.14.00.02.02.38.05.16.13.05.00.52.00.02
Частица9.14.9306.81.9.001.2.063.8.7557.8.78.197.2.35.25
Причастие4.8.75.41.17.11.00.03.00.21.031.5.43.03.02.08.10.00
Деепричастие.40.08.48.11.02.00.00.00.13.02.70.13.02.00.19.02.00

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
Существительное24202224252728272728
Прилагательное4.95.95.76.978.27.26.78.18.1
Глагол15242322232021212019
Местоимение-существительное1113108.87.16.25.65.765.2
Местоименное прилагательное2.33.343.743.73.84.444.8
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).30.60.70.60.601.50.80.801
Числительное (порядковое).20.30.20.20.30.40.40.30.10.40
Наречие5.57.25.95.55.35.24.75.45.54.4
Предикатив1.2.60.50.80.60.50.70.40.60.60
Предлог5.86.58.810109.79.69.6109.5
Союз177.47.87.27.98.18.99.78.39
Междометие4.51.11.81.61.31.31.81.41.61.5
Вводное слово.50.30.30.20.30.20.30.30.20.20
Частица7.28.486.86.76.66.776.97.4
Причастие.40.50.50.801.80.80.80.801.2
Деепричастие.30.20.20.30.20.30.30.10.30.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая117.17
          .    точка95.61
          -    тире52.91
          !    восклицательный знак20.04
          ?    вопросительный знак19.14
          ...    многоточие15.31
          !..    воскл. знак с многоточием0.62
          ?..    вопр. знак с многоточием0.62
          !!!    тройной воскл. знак0.24
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.56
          "    кавычка17.24
          ()    скобки2.51
          :    двоеточие9.53
          ;    точка с запятой0.08




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. Мария Сакрытина
 45
2. Мика Ртуть
 38
3. Милена Завойчинская
 38
4. Олег Дивов
 37
5. Татьяна Форш
 36
6. Олег Рой
 36
7. Александр Матюхин
 36
8. Андрей Буторин
 36
9. Наталья Колесова
 36
10. Анна Гурова
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх