fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Дипломированная нечисть
Автор: Валентина Савенко
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:560598
Слов в произведении (СВП):83651
Приблизительно страниц:289
Средняя длина слова, знаков:5.22
Средняя длина предложения (СДП), знаков:47.36
СДП авторского текста, знаков:52.34
СДП диалога, знаков:38.54
Доля диалогов в тексте:29.42%
Доля авторского текста в диалогах:8.74%
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:8620
Активный словарный запас (АСЗ):8273
Активный несловарный запас (АНСЗ):347
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1196.69
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2681.83 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:18421 (22.02% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:65230 (77.98% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное21683 (33.24%)
          Прилагательное6760 (10.36%)
          Глагол16651 (25.53%)
          Местоимение-существительное6522 (10.00%)
          Местоименное прилагательное2731 (4.19%)
          Местоимение-предикатив10 (0.02%)
          Числительное (количественное)854 (1.31%)
          Числительное (порядковое)205 (0.31%)
          Наречие3710 (5.69%)
          Предикатив550 (0.84%)
          Предлог8159 (12.51%)
          Союз6428 (9.85%)
          Междометие1412 (2.16%)
          Вводное слово202 (0.31%)
          Частица5070 (7.77%)
          Причастие984 (1.51%)
          Деепричастие230 (0.35%)
Служебных слов:30764 (47.16%)

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
Существительное431656115.9.011.5.3910.8732244.3.59134.4.57
Прилагательное415191.61.01.42.001.6.213.54.41.102.51.3.30
Глагол501723147.4.012.509.31.240143.3.238.72.2.36
Местоимение-существительное8.98334.22.8.00.90.106.8.695.84.56.1312.56.24
Местоименное прилагательное163.85.82.2.62.01.33.11.93.241.91.5.13.012.5.29.01
Местоимение-предикатив.01.00.09.01.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.7.991.4.42.19.01.17.03.27.09.82.70.07.01.70.23.00
Числительное (порядковое)1.5.14.40.06.06.00.00.00.01.00.09.19.01.00.09.04.00
Наречие4.15.2165.2.86.00.50.011.8.433.73.1.66.034.3.67.19
Предикатив.95.431.4.52.32.00.09.00.17.01.47.40.14.00.60.04.00
Предлог6914499.9.012.4.82.52.26.191.00.00.602.06
Союз176.720123.3.01.85.116.4.576.33.71.4.448.2.87.19
Междометие7.921.34.51.2.00.14.00.86.11.60.97.19.031.1.11.01
Вводное слово.46.13.46.43.03.00.06.01.14.00.11.14.10.00.39.01.01
Частица9.33.8285.52.001.4.102.7.694.16.7.59.174.5.46.14
Причастие6.11.73.34.20.00.04.01.37.032.8.52.07.00.23.17.01
Деепричастие.49.11.20.21.10.00.01.00.10.031.3.04.03.00.29.04.01

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
Существительное18202428283031313132
Прилагательное7.28.57.47.88.48.48.48.48.38.8
Глагол14242522222119192019
Местоимение-существительное13118.37.66.465.85.45.85.2
Местоименное прилагательное1.93.53.73.23.234.23.83.73.4
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.10.00
Числительное (колич-ое).801.901.21.2111.111
Числительное (порядковое).50.20.20.20.20.20.30.10.20.30
Наречие6.16.24.64.43.943.83.43.63.6
Предикатив1.4.70.70.60.50.50.60.50.40.40
Предлог7.371011111111111211
Союз1675.65.96.57.36.67.26.77.5
Междометие4.61.31.41.21.51.411.511
Вводное слово.70.50.20.20.10.10.10.10.00.00
Частица7.68.56.85.65.44.85.9555.4
Причастие.30.701.11.21.51.71.61.71.41.8
Деепричастие.70.20.30.30.10.20.10.30.10.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая104.98
          .    точка107.54
          -    тире26.18
          !    восклицательный знак12.95
          ?    вопросительный знак14.80
          ...    многоточие6.05
          !..    воскл. знак с многоточием0.01
          ?..    вопр. знак с многоточием0.13
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.37
          "    кавычка5.24
          ()    скобки0.72
          :    двоеточие4.28
          ;    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. Валентина Савенко
 53
2. Ева Никольская
 41
3. Надежда Кузьмина
 40
4. Милена Завойчинская
 40
5. Юлия Фирсанова
 39
6. Пальмира Керлис
 39
7. Катерина Полянская
 39
8. Ольга Пашнина
 39
9. Дмитрий Дашко
 39
10. Ирина Шевченко
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх