fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Сорви с меня маску
Автор: Екатерина Васина
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:465770
Слов в произведении (СВП):70030
Приблизительно страниц:236
Средняя длина слова, знаков:5.09
Средняя длина предложения (СДП), знаков:48.7
СДП авторского текста, знаков:56.66
СДП диалога, знаков:40.47
Доля диалогов в тексте:40.98%
Доля авторского текста в диалогах:8.88%
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:8027
Активный словарный запас (АСЗ):7722
Активный несловарный запас (АНСЗ):305
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1191.93
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2677.33 —> 8322-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:17587 (25.11% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:52443 (74.89% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное16156 (30.81%)
          Прилагательное5548 (10.58%)
          Глагол13955 (26.61%)
          Местоимение-существительное6077 (11.59%)
          Местоименное прилагательное2713 (5.17%)
          Местоимение-предикатив3 (0.01%)
          Числительное (количественное)643 (1.23%)
          Числительное (порядковое)132 (0.25%)
          Наречие3904 (7.44%)
          Предикатив545 (1.04%)
          Предлог6717 (12.81%)
          Союз6086 (11.61%)
          Междометие1193 (2.27%)
          Вводное слово197 (0.38%)
          Частица4395 (8.38%)
          Причастие686 (1.31%)
          Деепричастие247 (0.47%)
Служебных слов:27628 (52.68%)

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
Существительное311244117.001.6.2011126263.8.37122.4.64
Прилагательное396.7151.6.93.00.35.031.9.243.95.61.1.022.3.98.25
Глагол421526158.9.001.9.32111.238203.6.25102.42
Местоимение-существительное108.4335.52.7.00.72.139.897.84.6.74.4011.59.30
Местоименное прилагательное194.77.22.3.94.00.34.031.6.302.21.3.22.022.6.34.05
Местоимение-предикатив.03.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.5.931.5.29.25.00.25.08.29.021.1.82.10.00.47.10.00
Числительное (порядковое)1.2.02.35.05.02.00.02.00.03.00.03.20.00.00.10.00.00
Наречие5.27205.71.2.02.44.032.9.505.43.5.64.084.61.1.19
Предикатив.64.291.9.93.24.00.03.00.44.13.56.81.25.07.67.03.00
Предлог60154.11112.002.6.671.2.08.15.91.00.02.911.7.19
Союз158.525133.7.02.76.278.9.677.34.71.2.548.1.91.34
Междометие6.5.881.14.41.3.00.10.031.5.17.671.22.081.1.10.03
Вводное слово.32.17.64.61.13.00.03.00.19.07.24.10.19.00.27.00.00
Частица7.14.5304.81.7.00.91.174.3.724.16.9.62.245.4.47.12
Причастие5.76.39.27.22.00.03.00.49.022.1.57.10.00.20.03.00
Деепричастие.44.13.82.25.00.00.03.00.10.081.4.19.08.00.37.00.00

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
Существительное16182023242627272830
Прилагательное5.67.17.27.29.28.38.89.29.88.7
Глагол13212524222221211919
Местоимение-существительное16139.58.46.96.26.25.45.55.8
Местоименное прилагательное2.54.13.74.23.93.84.53.74.14.6
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).40111.11111.1.901.1
Числительное (порядковое).10.20.20.20.30.20.20.10.30.20
Наречие77.865.25.74.94.64.24.64.7
Предикатив2.70.70.70.80.60.30.50.60.50
Предлог7.67.69.510101111111110
Союз168.27.27.37.48.48.18.17.57.5
Междометие4.61.51.41.31.31.31.21.41.41.1
Вводное слово.80.40.20.10.10.10.40.10.20.20
Частица7.98.876.26.25.84.85.55.75.1
Причастие.50.50.90111.11.51.41.21.4
Деепричастие1.50.20.10.30.20.30.20.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая105.73
          .    точка106.25
          -    тире24.90
          !    восклицательный знак6.87
          ?    вопросительный знак15.99
          ...    многоточие5.65
          !..    воскл. знак с многоточием0.01
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.31
          "    кавычка5.04
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие5.61
          ;    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 Васина
 57
2. Ольга Пашнина
 40
3. Александра Черчень
 40
4. Катерина Полянская
 40
5. Наталья Жильцова
 40
6. Олег Рой
 39
7. Анна Одувалова
 39
8. Альбина Нури
 39
9. Ольга Болдырева
 39
10. Лана Ежова
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх