fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Охота на мавку
Автор: Александра Черчень
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:466814
Слов в произведении (СВП):66288
Приблизительно страниц:233
Средняя длина слова, знаков:5.32
Средняя длина предложения (СДП), знаков:58.42
СДП авторского текста, знаков:63.85
СДП диалога, знаков:51.84
Доля диалогов в тексте:40.2%
Доля авторского текста в диалогах:13.76%
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:8650
Активный словарный запас (АСЗ):8119
Активный несловарный запас (АНСЗ):531
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1256.33
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2891.81 —> 5052-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:16155 (24.37% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:50133 (75.63% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное14514 (28.95%)
          Прилагательное6739 (13.44%)
          Глагол12059 (24.05%)
          Местоимение-существительное5471 (10.91%)
          Местоименное прилагательное2543 (5.07%)
          Местоимение-предикатив13 (0.03%)
          Числительное (количественное)527 (1.05%)
          Числительное (порядковое)71 (0.14%)
          Наречие3419 (6.82%)
          Предикатив464 (0.93%)
          Предлог5907 (11.78%)
          Союз6194 (12.36%)
          Междометие1104 (2.20%)
          Вводное слово213 (0.42%)
          Частица4280 (8.54%)
          Причастие691 (1.38%)
          Деепричастие254 (0.51%)
Служебных слов:25979 (51.82%)

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
Существительное3217399.18.3.001.2.118.71.126313.6.48112.5.88
Прилагательное498.2212.61.00.27.051.8.384.77.51.5.1131.1.45
Глагол371921147.5.141.5.1810.8632193.6.189.72.5.30
Местоимение-существительное8.5113052.8.04.82.008.1.956.64.5.52.4713.52.18
Местоименное прилагательное206.451.9.95.00.23.021.3.291.52.2.14.112.4.43.09
Местоимение-предикатив.00.00.05.02.02.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.41.21.4.27.25.00.07.00.13.021.54.09.02.29.11.00
Числительное (порядковое).72.04.09.00.02.00.04.00.02.00.07.07.05.00.05.02.00
Наречие3.99.4165.3.91.04.63.023.4.663.83.9.56.094.8.86.29
Предикатив.75.211.6.45.18.00.02.00.20.05.64.61.13.02.39.02.00
Предлог52144.99.914.001.7.451.5.11.301.2.05.02.861.7.07
Союз141223153.3.00.86.187.9.828.161.1.82101.1.68
Междометие5.61.71.24.21.00.13.02.86.21.931.5.16.021.2.07.05
Вводное слово.43.36.56.48.13.00.02.00.18.16.23.32.09.02.34.00.00
Частица6.65.4286.51.5.001.094.9.453.96.9.57.296.5.63.20
Причастие5.3.93.61.41.27.00.00.00.29.041.9.77.25.05.13.13.04
Деепричастие.57.20.18.23.07.00.00.00.21.022.3.07.00.02.48.04.04

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
Существительное13162022232625252525
Прилагательное8.7109.29.8101011101111
Глагол12222122201919191917
Местоимение-существительное16111187.76.86.55.56.26.4
Местоименное прилагательное1.93.54.23.74.64.44.24.84.24.9
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).601.1.801.90.90.80.90.70.80
Числительное (порядковое).10.20.10.00.10.10.20.00.20.10
Наречие7.86.95.55.14.754.74.354.9
Предикатив1.5.90.60.90.70.80.40.50.50.50
Предлог7.178.58.99.69.4109.61111
Союз178.38.29.39.58.69.69.199.7
Междометие5.21.21.31.41.71.61.31.51.11
Вводное слово.80.70.30.20.20.20.30.30.20.10
Частица7.99.97.86.65.85.65.46.65.45.8
Причастие.20.50.9011.3.901.41.61.21.6
Деепричастие.90.40.30.30.40.30.40.50.50.50

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая120.28
          .    точка78.23
          -    тире28.41
          !    восклицательный знак18.93
          ?    вопросительный знак10.39
          ...    многоточие14.50
          !..    воскл. знак с многоточием0.18
          ?..    вопр. знак с многоточием0.20
          !!!    тройной воскл. знак0.15
          ?!    вопр. знак с восклицанием2.87
          "    кавычка7.12
          ()    скобки0.06
          :    двоеточие5.14
          ;    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. Александра Черчень
 54
2. Ева Никольская
 40
3. Наталья Жильцова
 40
4. Дарья Кузнецова
 39
5. Софья Ролдугина
 39
6. Анна Кувайкова
 39
7. Милена Завойчинская
 39
8. Елена Кароль
 39
9. Катерина Полянская
 38
10. Анна Одувалова
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх