fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Глаза её куклы
Автор: Екатерина Неволина
Дата проведения анализа: 22 сентября 2024 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:337948
Слов в произведении (СВП):49690
Приблизительно страниц:167
Средняя длина слова, знаков:5.09
Средняя длина предложения (СДП), знаков:58.22
СДП авторского текста, знаков:67.9
СДП диалога, знаков:44.26
Доля диалогов в тексте:31.23%
Доля авторского текста в диалогах:18.48%
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:6753
Активный словарный запас (АСЗ):6555
Активный несловарный запас (АНСЗ):198
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1141.64
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2570.31 —> 9643-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:12764 (25.69% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:36926 (74.31% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное10494 (28.42%)
          Прилагательное4314 (11.68%)
          Глагол10015 (27.12%)
          Местоимение-существительное5052 (13.68%)
          Местоименное прилагательное2034 (5.51%)
          Местоимение-предикатив7 (0.02%)
          Числительное (количественное)390 (1.06%)
          Числительное (порядковое)74 (0.20%)
          Наречие2601 (7.04%)
          Предикатив437 (1.18%)
          Предлог4360 (11.81%)
          Союз4116 (11.15%)
          Междометие886 (2.40%)
          Вводное слово254 (0.69%)
          Частица3405 (9.22%)
          Причастие625 (1.69%)
          Деепричастие166 (0.45%)
Служебных слов:20280 (54.92%)

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
Существительное251339116.5.00.88.239.4.9521305.51114.1.65
Прилагательное407.9143.97.00.46.002.233.66.61.3.123.71.5.25
Глагол3817241711.091.8.259.71.836195.3.53112.4.67
Местоимение-существительное9.211434.73.2.00.99.029.5.726.95.7.86.9213.76.23
Местоименное прилагательное216.95.81.3.99.00.07.141.3.3721.8.28.092.8.44.00
Местоимение-предикатив.00.00.07.02.00.00.00.00.00.00.00.02.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)2.5.901.4.39.23.00.07.05.23.02.86.58.16.02.55.14.00
Числительное (порядковое)1.09.14.09.00.00.00.00.00.00.02.14.02.00.07.00.00
Наречие47.3186.5.99.07.46.053.2.763.73.86.125.4.83.14
Предикатив.65.322.21.3.53.00.07.00.60.12.58.62.05.02.86.02.09
Предлог51124.11313.001.6.55.60.16.00.83.00.02.881.8.00
Союз147.921153.1.00.72.097.6.867.74.1.86.748.6.81.42
Междометие6.511.74.91.00.07.001.3.12.88.86.16.051.5.14.02
Вводное слово.65.491.11.1.16.00.12.00.53.12.37.39.14.00.55.07.00
Частица6.85.8326.31.7.001.1.094.603.56.2.67.186.2.74.39
Причастие61.4.42.32.25.00.02.00.42.073.3.79.12.02.18.12.02
Деепричастие.32.16.67.16.12.00.00.00.28.021.3.16.05.00.18.00.05

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
Существительное11151921222425242525
Прилагательное5.287.38.58.89.38.9109.710
Глагол16262523211919181917
Местоимение-существительное241310108.68.47.87.66.56.4
Местоименное прилагательное2.63.84.34.24.74.43.84.64.54
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).40.80.70.9011.70.90.70.60
Числительное (порядковое).20.10.10.20.10.10.30.10.00.40
Наречие6.96.55.75.14.84.84.75.14.74.6
Предикатив2.41.70.80.80.70.60.50.80.40
Предлог6.56.69.29.49.29.39.99.39.611
Союз106.17.279.29.58.78.99.810
Междометие3.211.11.71.51.82.21.71.91.9
Вводное слово1.5.50.40.50.50.30.30.30.50.50
Частица8.89.78.26.26.15.766.35.95.9
Причастие.40.4011.11.21.31.81.91.41.5
Деепричастие.70.40.30.20.20.40.30.30.20.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая130.15
          .    точка88.53
          -    тире33.31
          !    восклицательный знак10.14
          ?    вопросительный знак12.90
          ...    многоточие5.35
          !..    воскл. знак с многоточием0.26
          ?..    вопр. знак с многоточием0.30
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.54
          "    кавычка5.55
          ()    скобки0.18
          :    двоеточие1.81
          ;    точка с запятой0.12




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. Екатерина Неволина
 47
2. Олег Рой
 42
3. Анна Бруша
 41
4. Альбина Нури
 41
5. Ольга Пашнина
 41
6. Елена Жаринова
 40
7. Ирина Шевченко
 40
8. Катерина Полянская
 39
9. Анна Одувалова
 39
10. Ольга Онойко
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх