fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Требуется невеста, или Охота на Светлую
Автор: Валерия Чернованова
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:755620
Слов в произведении (СВП):112363
Приблизительно страниц:380
Средняя длина слова, знаков:5.1
Средняя длина предложения (СДП), знаков:63.03
СДП авторского текста, знаков:72.23
СДП диалога, знаков:51.02
Доля диалогов в тексте:35.2%
Доля авторского текста в диалогах:14.3%
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:9308
Активный словарный запас (АСЗ):8699
Активный несловарный запас (АНСЗ):609
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1124.32
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2518.04 —> 10222-е место в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:8814.31
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:28338 (25.22% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:84025 (74.78% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное21218 (25.25%)
          Прилагательное8741 (10.40%)
          Глагол21538 (25.63%)
          Местоимение-существительное10469 (12.46%)
          Местоименное прилагательное5452 (6.49%)
          Местоимение-предикатив7 (0.01%)
          Числительное (количественное)1120 (1.33%)
          Числительное (порядковое)188 (0.22%)
          Наречие5657 (6.73%)
          Предикатив856 (1.02%)
          Предлог11447 (13.62%)
          Союз9635 (11.47%)
          Междометие1977 (2.35%)
          Вводное слово560 (0.67%)
          Частица8046 (9.58%)
          Причастие1163 (1.38%)
          Деепричастие211 (0.25%)
Служебных слов:47804 (56.89%)

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
Существительное2312329.17.7.011.4.248.2.6625264.6.49113.1.36
Прилагательное336.5162.31.4.00.48.042.5.354.56.71.143.21.4.16
Глагол3412281511.011.3.328.81.140194.7.20111.5.34
Местоимение-существительное8.99.6345.83.7.02.95.129.41.19.57.3.571.213.60.08
Местоименное прилагательное237.67.33.11.8.00.26.101.6.3332.2.29.104.1.55.02
Местоимение-предикатив.00.00.03.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.6.961.4.52.25.00.34.05.27.101.1.81.08.00.87.10.01
Числительное (порядковое).99.05.18.06.01.00.01.00.01.01.06.13.01.01.11.04.02
Наречие3.15.6176.31.4.00.54.002.9.584.84.6.70.365.7.78.04
Предикатив.57.521.91.1.35.01.07.00.37.14.52.75.22.03.74.01.00
Предлог52134.41718.012.3.68.77.11.061.3.02.01.981.2.01
Союз117.122164.2.00.85.148.998.25.11.5.9911.77.21
Междометие61.11.34.71.3.00.11.01.96.121.21.3.19.12.80.05.04
Вводное слово.30.311.11.1.27.00.07.00.54.07.53.49.14.01.69.02.00
Частица65.1336.32.5.001.9.034.4.905.56.9.86.358.2.64.20
Причастие3.5.901.1.39.26.00.05.03.43.022.8.68.13.01.25.23.02
Деепричастие.38.05.15.11.13.00.01.00.03.04.66.05.02.01.40.01.00

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
Существительное9.5151719202221222222
Прилагательное6.57.67.47.78.28.58.38.38.78.8
Глагол16222122212020182020
Местоимение-существительное161311118.97.97.98.37.57
Местоименное прилагательное2.45.154.55.44.85.45.75.76
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)11.31.211.11.11.3.90.90.80
Числительное (порядковое).20.20.10.10.20.10.10.20.20.10
Наречие7.36.55.85.34.94.84.64.64.85
Предикатив2.801.80.70.50.70.50.40.40
Предлог9.58.51011111112111011
Союз138.57.778.58.79.88.998.8
Междометие4.31.11.51.41.61.91.51.61.62.1
Вводное слово1.5.80.50.40.30.30.40.50.50.40
Частица99.38.57.26.56.46.76.86.97
Причастие.70.60.9011.11.2.801.21.51.3
Деепричастие.60.10.10.20.10.20.10.30.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая124.98
          .    точка84.11
          -    тире21.39
          !    восклицательный знак4.39
          ?    вопросительный знак10.39
          ...    многоточие6.11
          !..    воскл. знак с многоточием0.02
          ?..    вопр. знак с многоточием0.01
          !!!    тройной воскл. знак0.11
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.52
          "    кавычка4.56
          ()    скобки1.52
          :    двоеточие5.30
          ;    точка с запятой0.04




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. Валерия Чернованова
 47
2. Марина Кузина
 40
3. Катерина Полянская
 39
4. Ольга Пашнина
 39
5. Ева Никольская
 38
6. Олег Рой
 38
7. Ольга Миклашевская
 38
8. Елена Кароль
 37
9. Ольга Болдырева
 37
10. Дарья Кузнецова
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх