fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Сваха. В погоне за невестами
Автор: Екатерина Богданова
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:493408
Слов в произведении (СВП):69016
Приблизительно страниц:235
Средняя длина слова, знаков:5.15
Средняя длина предложения (СДП), знаков:68.31
СДП авторского текста, знаков:85.7
СДП диалога, знаков:56.29
Доля диалогов в тексте:48.82%
Доля авторского текста в диалогах:19.38%
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:8256
Активный словарный запас (АСЗ):7893
Активный несловарный запас (АНСЗ):363
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1169.70
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2658.29 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:16548 (23.98% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:52468 (76.02% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное14761 (28.13%)
          Прилагательное5188 (9.89%)
          Глагол14322 (27.30%)
          Местоимение-существительное6031 (11.49%)
          Местоименное прилагательное2524 (4.81%)
          Местоимение-предикатив10 (0.02%)
          Числительное (количественное)600 (1.14%)
          Числительное (порядковое)174 (0.33%)
          Наречие3001 (5.72%)
          Предикатив479 (0.91%)
          Предлог6501 (12.39%)
          Союз6429 (12.25%)
          Междометие1150 (2.19%)
          Вводное слово187 (0.36%)
          Частица4951 (9.44%)
          Причастие959 (1.83%)
          Деепричастие215 (0.41%)
Служебных слов:27998 (53.36%)

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
Существительное2812439.65.3.021.3.778.9227304.6.49133.5.61
Прилагательное375.5152.3.84.00.42.181.6.223.54.91.2.082.81.4.25
Глагол401527169.032.409.71.338214.32123.7.61
Местоимение-существительное8.87.3326.93.2.00.94.077.1.766.25.9.67.5714.57.13
Местоименное прилагательное195.24.61.91.4.00.20.13.82.291.91.9.24.072.4.47.03
Местоимение-предикатив.00.00.08.00.00.00.00.00.00.00.02.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.4.821.5.32.25.00.17.08.17.051.2.37.05.02.82.17.00
Числительное (порядковое)2.2.07.12.03.02.00.03.00.05.00.08.12.00.02.03.05.00
Наречие3.95.8154.4.86.00.37.022.1.393.33.2.89.105.52.22
Предикатив.54.201.7.74.32.00.07.00.47.10.49.74.13.02.69.02.00
Предлог56163.81112.021.5.66.89.20.031.1.05.00.612.8.05
Союз13728173.2.05.96.177.9.867.75.41.2.54101.1.47
Междометие5.6.8924.6.82.00.10.00.72.03.841.4.12.021.3.27.07
Вводное слово.40.12.69.40.15.00.00.00.18.08.24.22.03.00.35.03.03
Частица74.8356.41.7.02.94.123.1.775.38.2.59.256.72.30
Причастие71.62.64.22.00.10.07.35.033.2.87.20.05.35.17.00
Деепричастие.62.12.42.22.12.00.00.00.13.021.3.10.02.00.37.03.00

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
Существительное11161820232423242624
Прилагательное4.26.57.187.888.18.98.58
Глагол21242424232121202020
Местоимение-существительное1515119.17.47.66.976.46.9
Местоименное прилагательное1.93.53.53.84.23.84.14.14.24
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).70.9011.1111.3.70.80.80
Числительное (порядковое).20.20.20.30.20.30.20.40.20.40
Наречие5.46.15.14.63.73.94.14.24.73.9
Предикатив1.71.80.80.60.40.60.50.50.60
Предлог6.66.79.19.6101011109.911
Союз188.17.988.79.49.49.69.19
Междометие4.11.11.31.51.71.51.61.62.11.4
Вводное слово.40.50.40.30.30.20.10.20.20.30
Частица9.59.28.97.46.46.76.86.66.17.7
Причастие.20.80.701.31.41.61.61.61.51.5
Деепричастие.70.30.30.20.20.30.30.30.30.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая136.07
          .    точка79.65
          -    тире34.54
          !    восклицательный знак10.26
          ?    вопросительный знак10.75
          ...    многоточие3.96
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.03
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.41
          "    кавычка4.29
          ()    скобки0.10
          :    двоеточие3.10
          ;    точка с запятой0.01




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 Богданова
 52
2. Милена Завойчинская
 41
3. Наталья Жильцова
 41
4. Катерина Полянская
 40
5. Ева Никольская
 40
6. Анна Кувайкова
 40
7. Ольга Пашнина
 40
8. Валерия Чернованова
 40
9. Дарья Снежная
 39
10. Ника Ёрш
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх