fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Академия невест
Автор: Мария Боталова
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:523728
Слов в произведении (СВП):77668
Приблизительно страниц:270
Средняя длина слова, знаков:5.24
Средняя длина предложения (СДП), знаков:47.22
СДП авторского текста, знаков:54.48
СДП диалога, знаков:38.31
Доля диалогов в тексте:36.48%
Доля авторского текста в диалогах:6.91%
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:7125
Активный словарный запас (АСЗ):6832
Активный несловарный запас (АНСЗ):293
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1061.53
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2337.03 —> 11412-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:20984 (27.02% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:56684 (72.98% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное15178 (26.78%)
          Прилагательное5426 (9.57%)
          Глагол15921 (28.09%)
          Местоимение-существительное6972 (12.30%)
          Местоименное прилагательное2989 (5.27%)
          Местоимение-предикатив14 (0.02%)
          Числительное (количественное)732 (1.29%)
          Числительное (порядковое)137 (0.24%)
          Наречие4146 (7.31%)
          Предикатив894 (1.58%)
          Предлог7541 (13.30%)
          Союз6027 (10.63%)
          Междометие1515 (2.67%)
          Вводное слово494 (0.87%)
          Частица6281 (11.08%)
          Причастие729 (1.29%)
          Деепричастие210 (0.37%)
Служебных слов:32043 (56.53%)

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
Существительное2611429.95.6.021.1.24111.326163.6.70133.43
Прилагательное315.5151.9.87.00.40.022.4.553.84.7.92.252.9.89.11
Глагол351429157.2.102.27102.139163.6.67141.7.48
Местоимение-существительное9.58.7337.13.3.00.81.117.91.37.45.2.681.116.41.17
Местоименное прилагательное2046.31.71.6.00.35.001.2.4422.4.11.103.7.29.03
Местоимение-предикатив.00.03.03.00.00.00.00.00.02.00.00.02.00.00.02.00.00
Числительное (колич-ое)3.4.941.6.35.33.02.08.00.13.111.6.55.10.00.73.22.02
Числительное (порядковое)1.1.05.35.03.02.00.02.02.02.00.02.19.00.00.19.02.00
Наречие47195.11.3.00.48.003.3.955.24.6.71.246.1.82.13
Предикатив.86.523.2.92.48.03.16.00.54.14.84.84.11.101.3.05.02
Предлог61113.71515.001.7.86.87.14.101.2.03.00.891.8.05
Союз125.420132.8.00.79.147.3.978.36.11.1.9710.51.19
Междометие5.2.972.25.51.2.00.14.061.2.271.42.1.13.171.5.17.16
Вводное слово.57.481.4.95.40.02.05.00.57.11.67.60.17.06.75.02.00
Частица7.95417.62.3.022.1.035.11.46.17.6.70.628.5.68.40
Причастие4.4.71.54.40.16.00.06.00.48.101.9.52.11.02.17.08.00
Деепричастие.32.08.36.25.06.00.02.00.14.061.1.08.00.05.49.02.00

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
Существительное10161821222424242525
Прилагательное5.97.177.37.27.77.17.27.38.2
Глагол15222425242221222019
Местоимение-существительное1412118.37.87.47.377.46.5
Местоименное прилагательное2.23.94.34.24.14.144.14.84.4
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.10.00.00.00
Числительное (колич-ое).80.9011.11.31.111.80.70
Числительное (порядковое).20.20.10.20.10.10.20.20.20.20
Наречие7.26.85.55.35.154.44.85.14.8
Предикатив2.31.31.21.901.80.90.701.1
Предлог7.27.89.410111012121213
Союз159.26.16.166.86.96.47.56.4
Междометие7.801.11.41.41.61.41.5.901.5
Вводное слово1.6.90.60.50.40.30.40.50.50.30
Частица9.6109.17.97.76.98.47.577.8
Причастие.40.50.9011.11.31.1.901.11.5
Деепричастие.70.30.30.20.20.20.30.20.30.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая115.62
          .    точка104.21
          -    тире20.97
          !    восклицательный знак10.04
          ?    вопросительный знак18.13
          ...    многоточие9.88
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.37
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.62
          "    кавычка2.33
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие3.40
          ;    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. Мария Боталова
 53
2. Катерина Полянская
 40
3. Наталья Жильцова
 38
4. Елизавета Шумская
 38
5. Алекс Кош
 38
6. Ольга Пашнина
 37
7. Ольга Олие
 37
8. Дарья Кузнецова
 37
9. Александра Лисина
 37
10. Алексей Верт
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх