fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Ну, понеслось!
Автор: Елена Янук
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:453392
Слов в произведении (СВП):68238
Приблизительно страниц:229
Средняя длина слова, знаков:5.07
Средняя длина предложения (СДП), знаков:55.62
СДП авторского текста, знаков:63.21
СДП диалога, знаков:46.7
Доля диалогов в тексте:38.63%
Доля авторского текста в диалогах:9.82%
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:7961
Активный словарный запас (АСЗ):7712
Активный несловарный запас (АНСЗ):249
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1175.02
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2662.43 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:16243 (23.80% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:51995 (76.20% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное14920 (28.70%)
          Прилагательное5189 (9.98%)
          Глагол14502 (27.89%)
          Местоимение-существительное7318 (14.07%)
          Местоименное прилагательное2543 (4.89%)
          Местоимение-предикатив10 (0.02%)
          Числительное (количественное)397 (0.76%)
          Числительное (порядковое)113 (0.22%)
          Наречие3037 (5.84%)
          Предикатив540 (1.04%)
          Предлог6322 (12.16%)
          Союз5169 (9.94%)
          Междометие1261 (2.43%)
          Вводное слово226 (0.43%)
          Частица4528 (8.71%)
          Причастие788 (1.52%)
          Деепричастие221 (0.43%)
Служебных слов:27598 (53.08%)

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
Существительное281347146.3.00.80.488.91.227234.9.43143.7.79
Прилагательное354.4202.31.1.02.21.051.4.3435.96.092.31.4.31
Глагол441525189.7.071.2.388.31.337205.1.32112.4.48
Местоимение-существительное1011456.73.00.53.078.61.39.85.1.87.6715.63.26
Местоименное прилагательное1856.12.1.92.00.10.021.3.342.11.8.27.052.3.39.09
Местоимение-предикатив.00.00.09.03.00.00.00.00.00.00.00.02.00.02.00.00.00
Числительное (колич-ое)2.4.62.92.34.29.00.12.02.17.10.51.26.07.03.31.07.00
Числительное (порядковое).96.07.10.00.03.00.00.02.03.00.09.14.00.00.03.03.00
Наречие34.7185.91.3.00.34.072.483.32.6.39.054.3.68.12
Предикатив.62.381.7.99.17.00.14.02.24.12.38.91.21.031.1.03.00
Предлог59124.81312.021.1.44.55.09.091.2.03.00.442.02
Союз126.521152.6.05.48.056.2.465.84.31.7.448.50.29
Междометие6.41.21.65.41.1.00.15.021.15.87.92.21.091.1.22.07
Вводное слово.44.19.51.62.15.00.03.00.38.05.27.29.05.00.46.03.00
Частица7.64.6337.31.4.00.80.033.804.76.3.68.124.6.44.10
Причастие6.11.55.43.39.00.05.00.32.022.6.43.15.00.24.15.02
Деепричастие.67.22.62.38.03.00.00.00.07.031.3.10.03.00.17.03.00

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
Существительное14162023232425252527
Прилагательное5.8877.27.87.98.68.28.87.8
Глагол12272625232222212121
Местоимение-существительное2413129.79.38.77.88.288.1
Местоименное прилагательное2.23.63.93.74.24.43.54.34.14.5
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).50.70.70.50.30.50.60.60.60.80
Числительное (порядковое).20.30.10.20.10.20.20.10.10.00
Наречие6.46.54.4443.84.23.943.7
Предикатив1.7.90.90.60.70.50.70.60.50.60
Предлог6.27.39.29.7109.510101110
Союз116.66.27.47.27.88.18.37.37.4
Междометие4.311.31.422.11.91.82.11.5
Вводное слово1.1.40.40.20.10.20.30.20.20.20
Частица8.38.46.66.56.37.15.766.26.1
Причастие.40.7011.11.11.31.41.21.51.4
Деепричастие.80.40.20.30.20.20.20.30.30.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая136.38
          .    точка86.61
          -    тире22.07
          !    восклицательный знак6.68
          ?    вопросительный знак14.19
          ...    многоточие8.47
          !..    воскл. знак с многоточием0.01
          ?..    вопр. знак с многоточием0.04
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.40
          "    кавычка4.16
          ()    скобки0.04
          :    двоеточие9.41
          ;    точка с запятой0.12




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. Елена Янук
 53
2. Ольга Пашнина
 40
3. Ника Ёрш
 40
4. Милена Завойчинская
 40
5. Татьяна Форш
 39
6. Франциска Вудворт
 39
7. Альбина Нури
 39
8. Олег Рой
 39
9. Мика Ртуть
 39
10. Катерина Полянская
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх