fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Не дареный подарок. Морра
Автор: Купава Огинская
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:415891
Слов в произведении (СВП):60444
Приблизительно страниц:208
Средняя длина слова, знаков:5.2
Средняя длина предложения (СДП), знаков:65.6
СДП авторского текста, знаков:82.36
СДП диалога, знаков:47.85
Доля диалогов в тексте:35.5%
Доля авторского текста в диалогах:15.8%
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:7208
Активный словарный запас (АСЗ):6766
Активный несловарный запас (АНСЗ):442
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1149.41
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2604.36 —> 9220-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:14924 (24.69% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:45520 (75.31% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное11832 (25.99%)
          Прилагательное5361 (11.78%)
          Глагол12263 (26.94%)
          Местоимение-существительное5605 (12.31%)
          Местоименное прилагательное2277 (5.00%)
          Местоимение-предикатив6 (0.01%)
          Числительное (количественное)481 (1.06%)
          Числительное (порядковое)151 (0.33%)
          Наречие3362 (7.39%)
          Предикатив412 (0.91%)
          Предлог5420 (11.91%)
          Союз4748 (10.43%)
          Междометие1003 (2.20%)
          Вводное слово156 (0.34%)
          Частица4397 (9.66%)
          Причастие935 (2.05%)
          Деепричастие226 (0.50%)
Служебных слов:23838 (52.37%)

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
Существительное221342146.9.00.85.5010.7025215.2.33124.4.68
Прилагательное407.5192.5.83.00.49.142.8.333.671.7.1232.4.66
Глагол351727178.3.041.5.33111.335184.8.16132.8.58
Местоимение-существительное7.69.5346.72.9.04.87.049.8.727.45.6.74.5216.31.25
Местоименное прилагательное176.84.92.21.1.00.29.141.7.271.91.6.21.083.1.64.06
Местоимение-предикатив.00.00.02.00.00.00.00.00.00.00.02.02.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.2.821.8.17.08.00.17.02.17.02.72.62.02.00.68.10.02
Числительное (порядковое)1.7.10.21.02.00.00.00.00.00.00.10.31.00.00.16.00.00
Наречие3.89.6195.8.78.02.37.043.7.783.74.1.70.125.51.7.27
Предикатив.41.192.1.74.17.00.02.00.43.06.43.58.08.00.49.06.00
Предлог52133.31114.001.91.3.78.21.061.1.06.00.722.02
Союз9.37.720152.4.02.95.067.2.826.94.81.27101.2.31
Междометие5.7.911.54.51.2.00.04.001.1.10.66.91.14.041.19.00
Вводное слово.14.27.60.43.04.00.04.00.23.12.21.23.06.00.31.02.06
Частица5.95.5356.61.7.001.1.045.934.47.66.2971.1.23
Причастие7.31.2.82.60.35.00.08.04.60.023.7.99.33.02.39.25.08
Деепричастие.68.21.27.29.23.00.02.00.19.101.6.08.06.02.49.02.00

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
Существительное13151819202121222322
Прилагательное7.87.98.69.899.38.99.59.59.5
Глагол16242321232222212020
Местоимение-существительное181411119.88.77.76.97.57
Местоименное прилагательное2.13.83.83.943.93.73.94.34.9
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.10.00.00
Числительное (колич-ое).50.80.90.70.70.801.901.80
Числительное (порядковое).20.50.20.20.20.30.20.30.10.10
Наречие7.26.76.55.35.55.36.15.155.3
Предикатив1.211.70.70.40.60.50.50.70
Предлог7.16.98.39.68.89.810109.99.3
Союз146.77.57.58.37.877.98.28
Междометие2.81.21.21.51.61.71.72.31.72.1
Вводное слово.90.50.40.10.10.20.10.20.20.20
Частица89.78.47.66.57.76.87.476.9
Причастие.6011.21.41.51.521.51.82
Деепричастие1.40.20.30.40.40.40.40.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая133.96
          .    точка82.36
          -    тире26.27
          !    восклицательный знак2.88
          ?    вопросительный знак12.54
          ...    многоточие5.18
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.03
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.30
          "    кавычка1.11
          ()    скобки0.13
          :    двоеточие3.76
          ;    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. Купава Огинская
 55
2. Катерина Полянская
 40
3. Анна Одувалова
 39
4. Ольга Пашнина
 39
5. Александра Лисина
 37
6. Анна Кувайкова
 37
7. Ольга Болдырева
 37
8. Валерия Чернованова
 37
9. Екатерина Богданова
 37
10. Светлана Шумовская
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх