fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Невеста из ниоткуда
Автор: Андрей Посняков
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:475968
Слов в произведении (СВП):69813
Приблизительно страниц:239
Средняя длина слова, знаков:5.18
Средняя длина предложения (СДП), знаков:55.24
СДП авторского текста, знаков:81.92
СДП диалога, знаков:35.38
Доля диалогов в тексте:36.96%
Доля авторского текста в диалогах:6.38%
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:10132
Активный словарный запас (АСЗ):8444
Активный несловарный запас (АНСЗ):1688
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1285.54
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3020.56 —> 3326-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:18054 (25.86% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:51759 (74.14% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное16379 (31.64%)
          Прилагательное6059 (11.71%)
          Глагол12306 (23.78%)
          Местоимение-существительное3556 (6.87%)
          Местоименное прилагательное2311 (4.46%)
          Местоимение-предикатив25 (0.05%)
          Числительное (количественное)602 (1.16%)
          Числительное (порядковое)109 (0.21%)
          Наречие3842 (7.42%)
          Предикатив711 (1.37%)
          Предлог6202 (11.98%)
          Союз6483 (12.53%)
          Междометие1000 (1.93%)
          Вводное слово251 (0.48%)
          Частица5622 (10.86%)
          Причастие903 (1.74%)
          Деепричастие209 (0.40%)
Служебных слов:25659 (49.57%)

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
Существительное4424536.78.001.9.32121.826243.4.50173.7.55
Прилагательное419.1171.91.1.00.28.092.6.535.86.3.99.163.42.2.18
Глагол3914247.45.211.4.19111.829182.4.71141.9.55
Местоимение-существительное8.64.1114.32.5.02.74.004.6256.6.43.327.2.19.05
Местоименное прилагательное135.551.31.5.00.21.041.6.271.92.4.27.143.3.34.09
Местоимение-предикатив.09.02.11.04.02.00.00.00.02.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.4.801.2.43.30.04.19.09.21.021.78.05.07.57.12.00
Числительное (порядковое).90.14.23.02.00.00.02.04.05.02.04.12.00.02.11.00.00
Наречие6.55.7172.61.3.00.57.114.2.875.95.8.66.187.3.83.12
Предикатив1.1.461.9.67.25.00.14.04.60.25.801.4.14.001.5.04.00
Предлог61142.88.38.8.021.4.46.74.11.391.16.04.602.8.05
Союз188.6199.14.09.99.16101.698.71.73141.4.34
Междометие5.4.97.782.7.66.00.11.00.71.18.431.2.41.02.85.14.02
Вводное слово.34.211.1.39.16.00.02.02.19.07.57.32.09.00.44.07.02
Частица115.2315.42.8.001.2.095.91.36.711.96.518.1.71.44
Причастие61.8.55.19.18.00.00.00.94.023.8.48.21.00.34.28.00
Деепричастие.37.32.64.14.04.00.00.00.19.11.67.25.07.00.50.09.02

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
Существительное16202527252825252625
Прилагательное6.47.48.3899.29.19.41011
Глагол17192120202020191918
Местоимение-существительное78.56.96.65.34.34.44.63.84.1
Местоименное прилагательное2.13.53.543.93.73.13.43.23.6
Местоимение-предикатив.00.00.00.10.10.00.00.10.00.10
Числительное (колич-ое).801.90.80.90.80.90111
Числительное (порядковое).10.20.20.10.20.10.20.10.30.10
Наречие77.35.65.25.55.165.65.55.2
Предикатив1.91.11.21.11.21.80.801.21.3
Предлог6.48.28.49.39.39.610101012
Союз16107.87.68.38.38.88.99.28.7
Междометие4.31.31.11.41.21.111.1.90.80
Вводное слово.70.40.50.30.20.30.20.30.40.50
Частица12118.77.27.47.58.88.57.47.3
Причастие.60.80.70111.31.21.81.61.5
Деепричастие.80.20.20.30.30.30.20.30.30.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая155.24
          .    точка64.89
          -    тире59.90
          !    восклицательный знак24.90
          ?    вопросительный знак17.25
          ...    многоточие24.74
          !..    воскл. знак с многоточием0.03
          ?..    вопр. знак с многоточием0.01
          !!!    тройной воскл. знак0.70
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.80
          "    кавычка5.90
          ()    скобки0.43
          :    двоеточие5.69
          ;    точка с запятой0.17




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. Андрей Посняков
 49
2. Ольга Громыко
 35
3. Надежда Федотова
 35
4. Андрей Буторин
 35
5. Дмитрий Скирюк
 35
6. Михаил Бабкин
 35
7. Борис Акунин
 35
8. Владислав Русанов
 34
9. Александр Мазин
 34
10. Юрий Бурносов
 34
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх