fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Невест так много, он один
Автор: Милена Завойчинская
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:427316
Слов в произведении (СВП):62188
Приблизительно страниц:210
Средняя длина слова, знаков:5.1
Средняя длина предложения (СДП), знаков:48.68
СДП авторского текста, знаков:63.28
СДП диалога, знаков:41.77
Доля диалогов в тексте:58.37%
Доля авторского текста в диалогах:10.34%
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:7748
Активный словарный запас (АСЗ):7293
Активный несловарный запас (АНСЗ):455
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1180.25
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2676.93 —> 8317-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:14963 (24.06% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:47225 (75.94% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное13829 (29.28%)
          Прилагательное4843 (10.26%)
          Глагол11951 (25.31%)
          Местоимение-существительное6418 (13.59%)
          Местоименное прилагательное2544 (5.39%)
          Местоимение-предикатив11 (0.02%)
          Числительное (количественное)557 (1.18%)
          Числительное (порядковое)98 (0.21%)
          Наречие2879 (6.10%)
          Предикатив462 (0.98%)
          Предлог5235 (11.09%)
          Союз5593 (11.84%)
          Междометие1146 (2.43%)
          Вводное слово150 (0.32%)
          Частица4358 (9.23%)
          Причастие740 (1.57%)
          Деепричастие142 (0.30%)
Служебных слов:25597 (54.20%)

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
Существительное341236128.7.021.3.197.51.122274.2.31133.4.46
Прилагательное396.4162.3.85.00.42.021.6.353.15.2.93.122.21.5.23
Глагол421424218.7.042.258.7.8333183.1.179.92.1.40
Местоимение-существительное119.9357.74.021.3.028.71.1116.71.5015.98.27
Местоименное прилагательное226.75.52.11.3.00.39.081.4.401.81.6.19.062.7.40.06
Местоимение-предикатив.00.00.04.04.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.04.00.00
Числительное (колич-ое)3.61.21.3.33.12.02.21.00.12.041.3.56.04.00.37.21.00
Числительное (порядковое)1.2.02.08.02.00.00.04.00.06.00.06.23.00.00.06.02.00
Наречие3.76165.4.87.04.44.042.6.583.43.4.71.045.81.06
Предикатив.85.371.7.85.27.00.02.00.29.04.56.50.06.02.73.04.02
Предлог511141313.001.3.83.87.02.02.91.08.00.622.2.02
Союз168.723173.9.08.85.087.716.351.1.3511.85.25
Междометие5.21.225.21.1.00.06.021.1.1511.5.13.041.4.31.04
Вводное слово.33.15.48.52.08.00.02.04.15.02.10.29.04.00.39.00.00
Частица84.9327.41.9.001.1.083.6.734.26.9.69.237.7.66.06
Причастие5.7.96.62.58.27.00.06.04.46.122.7.64.25.02.23.13.04
Деепричастие.50.12.31.23.06.00.02.00.10.04.83.21.00.02.15.02.02

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
Существительное13172123252626262627
Прилагательное5.477.47.98.28.38.98.79.99.6
Глагол17202223222119191919
Местоимение-существительное1717139.98.17.97.77.27.25.4
Местоименное прилагательное2.34.24.44.83.94.74.25.154.3
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).70.90.80.80111.21.2.80.80
Числительное (порядковое).10.10.10.10.20.20.20.00.30.10
Наречие66.75.24.54.34.24.23.64.13.3
Предикатив1.4.80.80.70.90.60.30.60.50.40
Предлог5.37.28.28.69.38.59.8108.811
Союз177.27.57.2888.68.78.49
Междометие5.91.11.21.21.41.31.51.41.41.1
Вводное слово.60.40.10.20.10.20.20.10.10.30
Частица7.7107.77.36.766.56.26.76.5
Причастие.30.50.801.11.71.81.41.81.41.9
Деепричастие.50.30.20.20.20.30.20.00.10.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая112.96
          .    точка103.11
          -    тире34.59
          !    восклицательный знак10.07
          ?    вопросительный знак19.63
          ...    многоточие7.83
          !..    воскл. знак с многоточием0.03
          ?..    вопр. знак с многоточием0.21
          !!!    тройной воскл. знак0.18
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.45
          "    кавычка2.30
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие2.80
          ;    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. Милена Завойчинская
 50
2. Катерина Полянская
 39
3. Екатерина Богданова
 38
4. Олег Рой
 38
5. Ольга Пашнина
 38
6. Александра Черчень
 38
7. Мика Ртуть
 38
8. Наталья Жильцова
 38
9. Наталья Косухина
 38
10. Ева Никольская
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх