fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Внучка берендеева в чародейской академии
Автор: Екатерина Насута
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:884876
Слов в произведении (СВП):138815
Приблизительно страниц:443
Средняя длина слова, знаков:4.81
Средняя длина предложения (СДП), знаков:54.09
СДП авторского текста, знаков:58.78
СДП диалога, знаков:47.74
Доля диалогов в тексте:37.59%
Доля авторского текста в диалогах:6.52%
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:13928
Активный словарный запас (АСЗ):10502
Активный несловарный запас (АНСЗ):3426
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1180.38
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2798.98 —> 6419-е место в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:11557.30
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:36127 (26.03% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:102688 (73.97% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное29152 (28.39%)
          Прилагательное9336 (9.09%)
          Глагол25681 (25.01%)
          Местоимение-существительное9988 (9.73%)
          Местоименное прилагательное5975 (5.82%)
          Местоимение-предикатив35 (0.03%)
          Числительное (количественное)1035 (1.01%)
          Числительное (порядковое)185 (0.18%)
          Наречие5643 (5.50%)
          Предикатив1370 (1.33%)
          Предлог11170 (10.88%)
          Союз17624 (17.16%)
          Междометие1997 (1.94%)
          Вводное слово531 (0.52%)
          Частица10944 (10.66%)
          Причастие912 (0.89%)
          Деепричастие327 (0.32%)
Служебных слов:58591 (57.06%)

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
Существительное3022609.314.041.4.177.71.321233.57163.5.62
Прилагательное234.7112.82.1.00.20.041.9.444.79.51.3.273.9.68.21
Глагол281121156.13.89.098.2219323.4.8316.51.51
Местоимение-существительное125.81953.1.021.7.064.7.947.29.7.83.279.1.48.16
Местоименное прилагательное173.98.42.92.1.00.18.051.6.383.83.6.34.193.2.36.10
Местоимение-предикатив.04.00.09.02.01.00.00.00.01.00.03.02.00.01.01.00.00
Числительное (колич-ое)3.3.391.1.31.26.01.14.02.25.03.61.79.09.01.60.04.01
Числительное (порядковое).75.07.18.05.02.00.00.02.04.01.06.18.00.01.08.00.01
Наречие6.43.3113.51.1.00.36.032.3.573.85.4.49.165.5.27.07
Предикатив.89.491.9.90.38.00.07.02.47.08.711.5.38.041.04.03
Предлог558.43.19.310.001.2.45.66.18.351.9.00.041.6.43.25
Союз328.727145.4.05.86.38101.915131.2.6417.62.19
Междометие5.6.781.33.2.86.00.13.04.57.18.861.6.11.021.5.04.01
Вводное слово.61.24.80.33.19.01.03.00.25.05.52.63.03.01.48.04.00
Частица124.3345.62.3.001.1.073.21.36.8111.168.53.36
Причастие1.5.39.90.27.23.00.04.00.22.02.82.94.10.01.26.11.01
Деепричастие.27.13.39.16.07.00.00.00.12.00.36.64.03.00.18.00.01

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
Существительное16212223242323232323
Прилагательное4.35.66.97.67.68.17.77.67.68.1
Глагол15192222212019202019
Местоимение-существительное111297.86.75.95.96.26.35.3
Местоименное прилагательное23.94.64.44.84.64.95.75.35.3
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).60.60.70.90.80.80.80.80.901
Числительное (порядковое).10.20.10.20.10.10.10.10.10.10
Наречие4.25.14.84.44.14.44.44.344.3
Предикатив1.8.901.1.90.90.90.8011.90
Предлог6.87.48.48.78.79.49.18.48.99.1
Союз26121010111212121212
Междометие3.41.11.31.31.21.41.41.11.21.3
Вводное слово.90.40.30.30.40.40.50.40.30.40
Частица7.81087.78.288.38.18.87.9
Причастие.10.30.60.70.501.901.80.90
Деепричастие.20.20.20.20.30.20.30.40.20.40

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая148.64
          .    точка85.87
          -    тире20.86
          !    восклицательный знак2.83
          ?    вопросительный знак11.53
          ...    многоточие45.24
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.01
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.19
          "    кавычка0.24
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие1.49
          ;    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 Насута
 37
2. Борис Акунин
 32
3. Михаил Успенский
 31
4. Андрей Белянин
 31
5. Владислав Русанов
 31
6. Надежда Первухина
 31
7. Виталий Каплан
 31
8. Лев Вершинин
 31
9. Валерий Елманов
 31
10. Елена Хаецкая
 30
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх