fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Обречённая невеста
Автор: Анна Велес
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:359582
Слов в произведении (СВП):49010
Приблизительно страниц:163
Средняя длина слова, знаков:5.04
Средняя длина предложения (СДП), знаков:46.76
СДП авторского текста, знаков:58.94
СДП диалога, знаков:41.59
Доля диалогов в тексте:62.51%
Доля авторского текста в диалогах:18.65%
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:6523
Активный словарный запас (АСЗ):6298
Активный несловарный запас (АНСЗ):225
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1091.45
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2489.34 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:13570 (27.69% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:35440 (72.31% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное11433 (32.26%)
          Прилагательное3907 (11.02%)
          Глагол8560 (24.15%)
          Местоимение-существительное4907 (13.85%)
          Местоименное прилагательное2557 (7.22%)
          Местоимение-предикатив2 (0.01%)
          Числительное (количественное)470 (1.33%)
          Числительное (порядковое)111 (0.31%)
          Наречие2703 (7.63%)
          Предикатив403 (1.14%)
          Предлог4250 (11.99%)
          Союз4248 (11.99%)
          Междометие902 (2.55%)
          Вводное слово250 (0.71%)
          Частица3406 (9.61%)
          Причастие431 (1.22%)
          Деепричастие100 (0.28%)
Служебных слов:20622 (58.19%)

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
Существительное3214459.78.8.001.7.6311124203.8.73132.7.24
Прилагательное415.9142.61.1.00.12.071.7.343.15.88.1521.17
Глагол3713191611.021.3.279.3131142.7.448.71.6.22
Местоимение-существительное129.7357.75.2.001.3.1210.788.55.61.8514.54.15
Местоименное прилагательное287.96.62.52.7.00.39.122.3.292.41.7.22.173.2.54.07
Местоимение-предикатив.00.00.02.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.41.41.5.05.24.00.54.07.42.021.2.73.07.02.20.24.02
Числительное (порядковое)1.5.10.15.02.02.00.00.02.05.00.07.29.02.00.05.00.00
Наречие6.17.5186.31.9.00.56.053.1.594.83.1.61.174.9.88.07
Предикатив.81.341.2.68.44.00.10.00.39.07.59.59.10.02.63.00.00
Предлог53113.11117.002.1.88.61.07.17.93.00.00.781.1.02
Союз156.617174.8.02.66.128.317.97.41.9011.81.12
Междометие6.4.831.35.81.3.00.02.001.5.29.85.90.00.121.2.05.02
Вводное слово.71.49.851.5.27.00.00.00.29.15.49.37.12.00.24.00.00
Частица83.9278.62.7.001.4.104.6.835.37.3.66.447.1.51.24
Причастие4.1.78.37.46.37.00.07.00.39.021.5.68.15.02.22.15.00
Деепричастие.34.10.22.29.02.00.00.00.05.02.54.15.05.02.49.02.00

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
Существительное16182124262729282831
Прилагательное5.86.77.48.38.899.68.68.89
Глагол9.5202222191918171816
Местоимение-существительное1614119.47.87.876.55.76.5
Местоименное прилагательное2.35.265.55.56.25.95.95.66.6
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).70.801.31.1.90.9011.3.701
Числительное (порядковое).10.40.20.30.30.10.10.30.20.30
Наречие6.27.96.15.154.44.24.85.14.3
Предикатив1.8.80.80.60.80.40.40.70.60.50
Предлог5.96.58.59.49.71010101110
Союз187.56.86.36.96.77.27.67.95.8
Междометие5.91.11.11.41.31.2.901.1.701.2
Вводное слово1.1.90.50.20.30.20.30.20.20.30
Частица8.79.37.25.96.55.55.465.26
Причастие.20.50.90.90.901.31.21.11.3.90
Деепричастие.60.20.20.10.20.20.10.10.20.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая115.65
          .    точка121.48
          -    тире63.62
          !    восклицательный знак8.61
          ?    вопросительный знак18.02
          ...    многоточие11.06
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.14
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.12
          "    кавычка8.73
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие0.65
          ;    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. Анна Велес
 48
2. Елизавета Шумская
 39
3. Олег Рой
 38
4. Ольга Пашнина
 37
5. Олег Дивов
 37
6. Алия Якубова
 37
7. Вера Ковальчук
 36
8. Сергей Садов
 36
9. Катерина Полянская
 36
10. Татьяна Степанова
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх