fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Будь моей няней
Автор: Маруся Хмельная
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:637208
Слов в произведении (СВП):93987
Приблизительно страниц:314
Средняя длина слова, знаков:5.05
Средняя длина предложения (СДП), знаков:52.19
СДП авторского текста, знаков:66.6
СДП диалога, знаков:44.51
Доля диалогов в тексте:55.79%
Доля авторского текста в диалогах:10.44%
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:9254
Активный словарный запас (АСЗ):8739
Активный несловарный запас (АНСЗ):515
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1083.84
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2483.14 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:22175 (23.59% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:71812 (76.41% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное19963 (27.80%)
          Прилагательное6568 (9.15%)
          Глагол18828 (26.22%)
          Местоимение-существительное10393 (14.47%)
          Местоименное прилагательное4282 (5.96%)
          Местоимение-предикатив17 (0.02%)
          Числительное (количественное)772 (1.08%)
          Числительное (порядковое)130 (0.18%)
          Наречие4057 (5.65%)
          Предикатив807 (1.12%)
          Предлог8306 (11.57%)
          Союз7733 (10.77%)
          Междометие1734 (2.41%)
          Вводное слово230 (0.32%)
          Частица6114 (8.51%)
          Причастие856 (1.19%)
          Деепричастие162 (0.23%)
Служебных слов:38971 (54.27%)

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
Существительное301138128.4.001.147.51.127244.3.32122.3.37
Прилагательное345.1152.5.99.01.31.051.7.153.34.9.66.052.21.06
Глагол4315242212.081.9.268.81.135193.9.21112.5.32
Местоимение-существительное118.9487.74.3.061.2.138.519.45.5.72.4416.57.17
Местоименное прилагательное245.68.42.7.95.00.21.061.2.502.32.35.042.8.53.04
Местоимение-предикатив.00.00.10.00.00.00.00.00.00.00.01.03.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.7.841.4.35.21.01.17.03.27.03.63.67.05.03.49.05.00
Числительное (порядковое).82.12.13.05.04.00.00.00.00.00.10.18.00.00.04.01.00
Наречие3.83.9156.61.1.04.50.032.2.393.33.8.62.123.9.49.04
Предикатив1.2.361.81.1.36.00.08.00.49.08.55.58.19.03.71.00.01
Предлог52114.41415.001.6.36.82.10.121.1.01.01.731.3.03
Союз156.524183.4.00.86.195.7.736.34.21.4.468.1.86.21
Междометие6.71.11.25.91.5.00.06.00.77.14.761.3.14.061.2.17.03
Вводное слово.41.15.37.63.08.00.04.01.15.06.21.26.01.01.23.00.00
Частица74.4337.91.9.001.1.0931.14.16.1.67.225.7.49.15
Причастие4.3.81.53.31.33.00.03.00.24.041.9.64.13.00.23.15.01
Деепричастие.31.05.36.18.06.00.00.00.03.05.55.06.00.00.26.00.00

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
Существительное12161922242625252627
Прилагательное5.66.46.86.877.37.77.98.57.8
Глагол14252524222120201920
Местоимение-существительное201812109.29.18.78.28.48
Местоименное прилагательное2.44.44.34.655.25.75.44.95.1
Местоимение-предикатив.00.00.00.10.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).50.80.701.90.9011.11.11
Числительное (порядковое).20.10.20.20.10.20.10.10.10.10
Наречие6.46.34.63.84.13.94.13.63.33.4
Предикатив2.3.901.80.60.60.70.50.60.50
Предлог6.15.68.89.411109.8111011
Союз156.877.27.57.97.68.28.17.9
Междометие61.21.21.31.41.61.61.31.41.2
Вводное слово.60.50.30.20.20.20.10.00.20.00
Частица7.58.27.86.965.96.55.76.45.6
Причастие.30.50.60.901.2.9011.31.21.3
Деепричастие.40.20.20.20.10.10.20.10.00.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая121.06
          .    точка95.80
          -    тире31.98
          !    восклицательный знак8.74
          ?    вопросительный знак15.58
          ...    многоточие5.64
          !..    воскл. знак с многоточием0.16
          ?..    вопр. знак с многоточием0.10
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.89
          "    кавычка1.90
          ()    скобки0.10
          :    двоеточие3.71
          ;    точка с запятой0.07




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. Маруся Хмельная
 50
2. Ольга Пашнина
 43
3. Милена Завойчинская
 42
4. Наталья Косухина
 42
5. Александра Руда
 42
6. Франциска Вудворт
 42
7. Настя Любимка
 41
8. Ирина Шевченко
 41
9. Олег Рой
 41
10. Лана Ежова
 41
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх