fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Поставить мир на кон
Автор: Наталья Бульба
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:638270
Слов в произведении (СВП):95116
Приблизительно страниц:321
Средняя длина слова, знаков:5.09
Средняя длина предложения (СДП), знаков:79.02
СДП авторского текста, знаков:88.87
СДП диалога, знаков:67.87
Доля диалогов в тексте:40.34%
Доля авторского текста в диалогах:13.59%
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:7390
Активный словарный запас (АСЗ):7050
Активный несловарный запас (АНСЗ):340
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1080.22
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2305.80 —> 11539-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:24841 (26.12% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:70275 (73.88% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное18976 (27.00%)
          Прилагательное6192 (8.81%)
          Глагол18771 (26.71%)
          Местоимение-существительное9652 (13.73%)
          Местоименное прилагательное6175 (8.79%)
          Местоимение-предикатив3 (0.00%)
          Числительное (количественное)963 (1.37%)
          Числительное (порядковое)176 (0.25%)
          Наречие4106 (5.84%)
          Предикатив705 (1.00%)
          Предлог8479 (12.07%)
          Союз8276 (11.78%)
          Междометие1894 (2.70%)
          Вводное слово199 (0.28%)
          Частица6875 (9.78%)
          Причастие1344 (1.91%)
          Деепричастие298 (0.42%)
Служебных слов:41851 (59.55%)

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
Существительное299.2361014.001.4.268.7624215.6.19123.8.45
Прилагательное2831221.3.00.50.051.8.3245.11.5.062.7.89.13
Глагол4116271914.021.4.359.21.332154.7.49133.4.27
Местоимение-существительное9.98.3455.53.1.001.6.056.7.787.15.8.78.4714.75.19
Местоименное прилагательное32596.32.00.50.111.8.783.13.3.42.085.3.56.02
Местоимение-предикатив.00.00.02.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.8.851.3.68.33.00.08.00.19.051.5.69.08.05.88.08.01
Числительное (порядковое).80.02.33.06.00.00.07.00.05.01.13.27.05.00.13.00.00
Наречие2.57.3135.81.00.32.062.7.702.44.3.39.073.9.81.07
Предикатив.58.431.91.2.38.00.05.00.24.13.52.43.13.01.86.04.01
Предлог408.141423.011.4.56.66.07.021.9.01.001.62.7.00
Союз116.121175.6.001.255.71.27.76.31.2.2410.89.98
Междометие6.212.241.9.00.11.02.81.02.982.8.07.011.4.18.14
Вводное слово.20.16.21.41.05.00.00.00.07.02.07.49.06.00.23.01.00
Частица53.2356.81.8.002.1.063.5.884.110.92.186.1.75.21
Причастие5.3.7311.4.42.00.10.04.66.083.8.37.37.08.38.13.01
Деепричастие.23.12.24.45.16.00.00.00.10.001.4.16.02.00.57.02.01

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
Существительное8.5141620202122232223
Прилагательное4.25.66.16.96.56.87.36.777.8
Глагол10222423222221202020
Местоимение-существительное211312119.49.68.78.28.99.2
Местоименное прилагательное3.86.15.96.75.97.37.26.86.97
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).701.21.11.21.11.1.901.111.2
Числительное (порядковое).30.30.10.20.10.10.20.20.20.10
Наречие6.35.64.83.84.24.33.54.24.14
Предикатив1.3.70.70.90.90.50.70.701.80
Предлог7.57.298.49.99.69.69.4108.5
Союз20108.488.17.58.58.27.87.6
Междометие6.31.11.21.42.11.722.12.11.9
Вводное слово.50.40.30.30.10.20.20.20.10.20
Частица8.1109.27.47.57.26.76.86.96.5
Причастие.70.80.901.21.31.51.51.51.61.8
Деепричастие1.11.2.20.10.10.20.10.30.30.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая125.46
          .    точка74.20
          -    тире21.16
          !    восклицательный знак0.89
          ?    вопросительный знак5.31
          ...    многоточие3.86
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.61
          "    кавычка4.28
          ()    скобки0.87
          :    двоеточие2.84
          ;    точка с запятой0.05




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. Наталья Бульба
 52
2. Алёна Медведева
 34
3. Мария Николаева
 34
4. Олег Авраменко
 34
5. Вера Ковальчук
 33
6. Вероника Иванова
 33
7. Дмитрий Владимирович Лазарев
 33
8. Андрей Смирнов
 33
9. Александр Дихнов
 33
10. Настя Любимка
 33
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх