fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Академия Грейс
Автор: Елена Тебнёва
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:616070
Слов в произведении (СВП):86665
Приблизительно страниц:299
Средняя длина слова, знаков:5.2
Средняя длина предложения (СДП), знаков:67.65
СДП авторского текста, знаков:79
СДП диалога, знаков:52.64
Доля диалогов в тексте:33.55%
Доля авторского текста в диалогах:23.67%
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:9218
Активный словарный запас (АСЗ):8761
Активный несловарный запас (АНСЗ):457
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1231.88
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2784.55 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:21785 (25.14% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:64880 (74.86% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное17390 (26.80%)
          Прилагательное7804 (12.03%)
          Глагол16844 (25.96%)
          Местоимение-существительное6986 (10.77%)
          Местоименное прилагательное3242 (5.00%)
          Местоимение-предикатив13 (0.02%)
          Числительное (количественное)695 (1.07%)
          Числительное (порядковое)144 (0.22%)
          Наречие4479 (6.90%)
          Предикатив722 (1.11%)
          Предлог7475 (11.52%)
          Союз8669 (13.36%)
          Междометие1446 (2.23%)
          Вводное слово280 (0.43%)
          Частица7087 (10.92%)
          Причастие1663 (2.56%)
          Деепричастие309 (0.48%)
Служебных слов:35507 (54.73%)

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
Существительное291542116.1.011.1.278.9.8920274.2.36145.1.56
Прилагательное416.7182.21.1.01.34.042.413.97.91.6.053.82.5.21
Глагол321722156.6.051.4.299.21.830244.6.17143.65
Местоимение-существительное6.18.3274.72.3.01.73.048.775.85.8.60.5614.80.21
Местоименное прилагательное174.45.12.41.2.00.16.071.4.521.92.2.21.083.9.46.05
Местоимение-предикатив.00.00.07.00.00.00.00.00.00.00.00.00.01.00.03.00.00
Числительное (колич-ое)3.3.801.2.30.27.00.08.00.30.04.69.57.08.01.60.20.00
Числительное (порядковое).82.09.13.01.05.00.00.00.00.01.09.20.03.00.21.01.01
Наречие37.8164.81.1.01.30.012.6.613.44.6.68.157.81.7.13
Предикатив.57.332.2.86.24.00.04.00.44.11.56.83.21.03.76.09.03
Предлог46143.99.614.001.7.741.3.05.071.7.00.00.743.6.04
Союз151123143.8.051.219.71.29.97.4.95.80121.5.50
Междометие4.61.51.93.4.93.00.15.001.4.1111.5.11.041.2.45.04
Вводное слово.38.27.72.46.25.00.03.00.16.08.19.24.08.01.42.01.03
Частица7.35.4395.81.9.001.4.084.7.955.29.1.52.248.31.2.25
Причастие8.32.21.4.65.34.00.03.01.80.124.11.32.01.57.41.01
Деепричастие.41.15.44.30.13.00.01.00.05.001.4.34.04.00.62.04.00

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
Существительное12151919222123222222
Прилагательное6.98.27.99.19.78.78.99.8108.8
Глагол15212221222120201920
Местоимение-существительное1412108.57.47.26.66.966.2
Местоименное прилагательное2.24.43.94.343.93.63.844.1
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.10.00
Числительное (колич-ое).50.90.901.801.90.60.80.80
Числительное (порядковое).10.20.20.20.20.20.20.10.20.30
Наречие6.66.15.75.54.44.85.14.55.35.1
Предикатив1.6.701.111.70.50.70.90.70
Предлог8.26.78.68.98.58.69.58.89.49.1
Союз17108.58.99.59.99.81099.8
Междометие4.801.21.51.51.71.621.61.8
Вводное слово1.60.40.10.20.20.20.20.20.20
Частица9.3119.28.67.57.87.67.88.48.1
Причастие.601.11.51.91.72.32.12.12.72.7
Деепричастие1.1.30.30.30.20.30.30.30.40.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая138.34
          .    точка80.26
          -    тире36.21
          !    восклицательный знак7.59
          ?    вопросительный знак9.82
          ...    многоточие11.76
          !..    воскл. знак с многоточием0.17
          ?..    вопр. знак с многоточием0.20
          !!!    тройной воскл. знак0.01
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.68
          "    кавычка2.26
          ()    скобки0.07
          :    двоеточие2.56
          ;    точка с запятой0.85




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. Елена Тебнёва
 66
2. Катерина Полянская
 46
3. Александра Лисина
 43
4. Дарья Кузнецова
 43
5. Софья Ролдугина
 43
6. Наталья Жильцова
 43
7. Ева Никольская
 43
8. Анна Кувайкова
 42
9. Любовь Черникова
 42
10. Елена Малиновская
 42
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх