fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Заложница
Автор: Екатерина Азарова
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:374880
Слов в произведении (СВП):55127
Приблизительно страниц:185
Средняя длина слова, знаков:5.08
Средняя длина предложения (СДП), знаков:61.11
СДП авторского текста, знаков:77.41
СДП диалога, знаков:43.75
Доля диалогов в тексте:34.71%
Доля авторского текста в диалогах:16.33%
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:6047
Активный словарный запас (АСЗ):5893
Активный несловарный запас (АНСЗ):154
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1096.87
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2364.27 —> 11309-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:14095 (25.57% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:41032 (74.43% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное11412 (27.81%)
          Прилагательное4123 (10.05%)
          Глагол11299 (27.54%)
          Местоимение-существительное5824 (14.19%)
          Местоименное прилагательное2343 (5.71%)
          Местоимение-предикатив6 (0.01%)
          Числительное (количественное)433 (1.06%)
          Числительное (порядковое)80 (0.19%)
          Наречие2680 (6.53%)
          Предикатив495 (1.21%)
          Предлог4949 (12.06%)
          Союз4720 (11.50%)
          Междометие1044 (2.54%)
          Вводное слово161 (0.39%)
          Частица3843 (9.37%)
          Причастие491 (1.20%)
          Деепричастие210 (0.51%)
Служебных слов:23100 (56.30%)

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
Существительное261037145.5.00.88.2391.324287.34123.80
Прилагательное324.6162.3.99.00.19.021.9.363.371.5.082.6.80.27
Глагол4216232011.061.9.089.3237215.1.27131.8.57
Местоимение-существительное99.9456.53.2.06.86.0610.957.15.3.72.4415.50.08
Местоименное прилагательное224.25.72.81.1.00.34.11.93.271.92.3.34.023.1.21.02
Местоимение-предикатив.00.00.06.02.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.5.611.2.55.25.00.08.02.15.04.84.50.02.00.69.08.02
Числительное (порядковое).95.02.19.06.00.00.00.00.02.00.02.17.04.00.11.02.00
Наречие3.55187.90.00.46.001.8.383.23.2.55.085.5.74.19
Предикатив1.2.501.91.1.38.00.08.00.42.06.72.59.17.04.67.02.00
Предлог51113.81216.001.7.57.69.13.061.1.02.02.931.2.15
Союз12723183.4.00.84.117.3.957.54.31.698.74.32
Междометие6.901.55.21.3.00.15.021.1.061.51.8.15.041.06.11
Вводное слово.32.02.67.80.17.00.02.00.25.06.19.15.11.00.27.02.00
Частица7.44347.81.9.00.97.152.6.904.28.3.53.275.7.42.08
Причастие4.2.88.44.48.21.00.02.00.19.021.7.53.25.00.25.13.00
Деепричастие.48.21.53.55.11.00.02.00.15.081.5.32.02.02.27.02.02

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
Существительное14162021222123232423
Прилагательное8.56.97.27.57.47.97.67.87.47.7
Глагол16252423212121202121
Местоимение-существительное18151312109.18.68.48.77.9
Местоименное прилагательное1.94.23.94.14.45.15.14.54.64.6
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.10.00.00.00
Числительное (колич-ое).501.90.90.80.80.90.60.90.90
Числительное (порядковое).20.00.20.20.20.10.10.10.10.20
Наречие7.854.94.44.94.33.95.53.85
Предикатив2.211.1.80.70.80.70.70.50.60
Предлог6.978.29.29.7109.3119.59.2
Союз107.66.77.58.48.698.89.69.6
Междометие3.3.901.21.61.92.62.32.32.32.3
Вводное слово.80.40.20.30.10.10.00.20.20.40
Частица8.48.87.86.37.16.46.866.76.1
Причастие.40.50.6011.11.11.11.11.21.1
Деепричастие1.4.20.20.20.30.30.50.20.20.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая143.07
          .    точка88.56
          -    тире28.97
          !    восклицательный знак6.40
          ?    вопросительный знак12.15
          ...    многоточие6.57
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.33
          "    кавычка3.03
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие1.52
          ;    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. Екатерина Азарова
 51
2. Ольга Пашнина
 37
3. Наталья Косухина
 37
4. Галина Долгова
 37
5. Наталья Жильцова
 37
6. Анна Одувалова
 37
7. Катерина Полянская
 37
8. Марьяна Сурикова
 37
9. Вадим Панов
 37
10. Елена Малиновская
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх