fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Невеста на одну ночь. В погоне за тайной
Автор: Екатерина Флат
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:492438
Слов в произведении (СВП):75115
Приблизительно страниц:253
Средняя длина слова, знаков:5.09
Средняя длина предложения (СДП), знаков:57.21
СДП авторского текста, знаков:63.99
СДП диалога, знаков:51.42
Доля диалогов в тексте:48.53%
Доля авторского текста в диалогах:5.04%
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:6751
Активный словарный запас (АСЗ):6533
Активный несловарный запас (АНСЗ):218
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1047.88
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2278.77 —> 11600-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:21915 (29.18% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:53200 (70.82% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное14759 (27.74%)
          Прилагательное6077 (11.42%)
          Глагол13339 (25.07%)
          Местоимение-существительное7105 (13.36%)
          Местоименное прилагательное3642 (6.85%)
          Местоимение-предикатив20 (0.04%)
          Числительное (количественное)640 (1.20%)
          Числительное (порядковое)138 (0.26%)
          Наречие4614 (8.67%)
          Предикатив808 (1.52%)
          Предлог6281 (11.81%)
          Союз7084 (13.32%)
          Междометие1727 (3.25%)
          Вводное слово315 (0.59%)
          Частица6371 (11.98%)
          Причастие756 (1.42%)
          Деепричастие180 (0.34%)
Служебных слов:32725 (61.51%)

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
Существительное271236127.1.021.1.45111.421195.2.65142.2.32
Прилагательное364.71731.4.00.39.082.3.424.26.11.5.123.4.96.09
Глагол291320149.7.061.7.118.81.427185.1.54122.2.39
Местоимение-существительное9.210277.54.2.09.74.15121.376.4.73.9116.54.15
Местоименное прилагательное256.46.22.21.7.00.37.191.3.5122.39.153.7.51.06
Местоимение-предикатив.00.02.19.00.03.00.00.00.00.00.02.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.661.3.36.63.03.15.02.31.051.1.66.06.03.53.03.00
Числительное (порядковое).94.06.26.03.03.00.02.00.06.00.05.23.00.00.08.02.02
Наречие4.88.6197.12.3.03.37.084.61.154.4.65.236.7.91.06
Предикатив.82.682.31.3.43.00.02.00.68.14.991.22.021.1.06.00
Предлог46123.41216.001.6.54.93.19.081.1.02.00.701.4.00
Союз128.216164.7.031.11111.69.2111.1.6813.79.14
Междометие6.41.41.55.81.5.00.06.001.8.401.52.7.36.051.7.36.03
Вводное слово.53.32.66.66.22.02.03.03.28.15.45.28.05.02.63.02.00
Частица75.5366.82.6.031.7.055.61.36.611.97.599.9.83.20
Причастие4.4.53.60.37.29.00.06.00.54.021.8.68.15.05.32.09.02
Деепричастие.43.12.34.32.05.00.02.00.22.12.71.11.02.02.22.03.00

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
Существительное10151720222323222322
Прилагательное6.47.97.78.37.88.58.88.38.48.8
Глагол10182121202019181818
Местоимение-существительное1612129.48.27.88.27.58.17.8
Местоименное прилагательное2.83.95.15.15.25.25.15.965.7
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.10.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).40.80.901.2.90.90.901.1.80.80
Числительное (порядковое).20.30.10.20.20.20.10.20.10.20
Наречие6.78.97.95.75.35.75.85.35.45.8
Предикатив1.81.311.31.80.901.1.80.90
Предлог5.66.98.19.49.89.29.28.78.810
Союз19127.67.28.17.78.38.88.68.3
Междометие7.91.11.41.621.92.12.11.92
Вводное слово.60.50.40.50.40.20.30.50.40.30
Частица11119.78.17.47.37.688.47.2
Причастие.60.60.701.1.901.21.21.5.901.2
Деепричастие1.20.10.10.10.20.10.10.20.00

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая106.77
          .    точка84.06
          -    тире25.36
          !    восклицательный знак7.42
          ?    вопросительный знак14.23
          ...    многоточие11.37
          !..    воскл. знак с многоточием0.08
          ?..    вопр. знак с многоточием0.52
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.53
          "    кавычка2.18
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие3.65
          ;    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. Екатерина Флат
 51
2. Мария Николаева
 39
3. Галина Долгова
 38
4. Елизавета Шумская
 37
5. Алекс Кош
 37
6. Наталья Жильцова
 37
7. Олег Рой
 36
8. Катерина Полянская
 36
9. Карина Пьянкова
 36
10. Оксана Панкеева
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх