fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Жена на одну ночь
Автор: Алисия Эванс
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:434289
Слов в произведении (СВП):63197
Приблизительно страниц:214
Средняя длина слова, знаков:5.12
Средняя длина предложения (СДП), знаков:48.99
СДП авторского текста, знаков:55.63
СДП диалога, знаков:42.63
Доля диалогов в тексте:44.5%
Доля авторского текста в диалогах:12.85%
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:7382
Активный словарный запас (АСЗ):7207
Активный несловарный запас (АНСЗ):175
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1163.13
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2620.32 отсутствует 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:14331 (22.68% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:48866 (77.32% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное14896 (30.48%)
          Прилагательное4831 (9.89%)
          Глагол12962 (26.53%)
          Местоимение-существительное6453 (13.21%)
          Местоименное прилагательное3115 (6.37%)
          Местоимение-предикатив5 (0.01%)
          Числительное (количественное)481 (0.98%)
          Числительное (порядковое)67 (0.14%)
          Наречие2391 (4.89%)
          Предикатив505 (1.03%)
          Предлог5604 (11.47%)
          Союз4462 (9.13%)
          Междометие923 (1.89%)
          Вводное слово123 (0.25%)
          Частица4116 (8.42%)
          Причастие627 (1.28%)
          Деепричастие125 (0.26%)
Служебных слов:24926 (51.01%)

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
Существительное3313459.99.4.021.3.116.71.228245.31143.1.57
Прилагательное445.9151.6.80.00.13.061.3.232.74.5.86.062.2.82.08
Глагол5115252213.041.3.106.91.139163.2.10102.3.32
Местоимение-существительное11104364.2.00.72.086.81.16.86.1.76.40151.1.21
Местоименное прилагательное306.672.11.4.00.34.10.80.572.11.8.13.042.7.59.04
Местоимение-предикатив.00.00.02.02.00.00.00.00.00.00.02.00.00.00.02.00.00
Числительное (колич-ое)3.5.971.2.31.15.00.11.02.15.06.86.53.00.02.57.06.00
Числительное (порядковое).78.04.10.00.00.00.00.00.00.00.02.21.00.00.00.00.00
Наречие3.43.81451.3.00.17.001.4.292.42.5.53.084.9.48.17
Предикатив.82.362.76.42.00.06.00.50.11.36.61.11.00.99.08.00
Предлог531141317.001.8.55.76.11.00.84.02.02.781.2.04
Союз115.819153.5.02.72.065.8.716.34.2.90.177.8.48.15
Междометие5.4.801.23.61.1.00.06.00.93.21.881.2.06.02.78.11.06
Вводное слово.21.19.38.51.04.00.00.00.06.10.11.23.04.00.21.04.00
Частица8.94.5346.21.4.001.1.082.81.144.9.36.154.9.86.11
Причастие5.41.2.50.44.31.00.02.02.25.021.6.51.15.00.21.11.00
Деепричастие.31.08.25.17.02.00.02.00.13.00.71.11.04.02.32.00.00

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
Существительное14172125272828283028
Прилагательное77.66.97.68.18.27.88.78.58.7
Глагол16282622211919191918
Местоимение-существительное2313109.18.36.87.26.36.97.7
Местоименное прилагательное3.14.54.75.75.25.15.46.55.86.3
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).80.60.80.80.80.80.90.80.70.70
Числительное (порядковое).10.10.10.20.10.10.10.10.10.00
Наречие5.95.33.33.23.13.13.33.63.13.8
Предикатив1.71.70.50.60.70.80.30.80.60
Предлог6.75.59.610101011101111
Союз9.96.46.36.76.88.787.85.96.5
Междометие3.2.80.901.21.41.61.41.51.41.5
Вводное слово.60.20.20.10.10.10.20.10.10.10
Частица7.59.27.66.56.16.25.35.75.35.8
Причастие.30.701.11.11.11.51.41.11.31.3
Деепричастие.30.20.30.30.20.10.20.10.00.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая105.29
          .    точка101.29
          -    тире44.08
          !    восклицательный знак14.68
          ?    вопросительный знак13.28
          ...    многоточие6.91
          !..    воскл. знак с многоточием0.09
          ?..    вопр. знак с многоточием0.17
          !!!    тройной воскл. знак0.02
          ?!    вопр. знак с восклицанием4.91
          "    кавычка3.66
          ()    скобки0.09
          :    двоеточие1.85
          ;    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. Алисия Эванс
 51
2. Лана Ежова
 41
3. Ева Никольская
 40
4. Анна Кувайкова
 39
5. Ника Ёрш
 39
6. Марьяна Сурикова
 39
7. Валерия Чернованова
 39
8. Елена Малиновская
 39
9. Настя Любимка
 39
10. Ольга Пашнина
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх