fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Ева для Инквизитора
Автор: Екатерина Васина
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:392344
Слов в произведении (СВП):60407
Приблизительно страниц:201
Средняя длина слова, знаков:5.02
Средняя длина предложения (СДП), знаков:46.22
СДП авторского текста, знаков:52.7
СДП диалога, знаков:37.51
Доля диалогов в тексте:34.67%
Доля авторского текста в диалогах:7.62%
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:7149
Активный словарный запас (АСЗ):6960
Активный несловарный запас (АНСЗ):189
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1155.14
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2582.90 —> 9481-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:15327 (25.37% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:45080 (74.63% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное13856 (30.74%)
          Прилагательное4616 (10.24%)
          Глагол12101 (26.84%)
          Местоимение-существительное5649 (12.53%)
          Местоименное прилагательное2095 (4.65%)
          Местоимение-предикатив2 (0.00%)
          Числительное (количественное)579 (1.28%)
          Числительное (порядковое)112 (0.25%)
          Наречие3253 (7.22%)
          Предикатив535 (1.19%)
          Предлог5534 (12.28%)
          Союз5512 (12.23%)
          Междометие1021 (2.26%)
          Вводное слово149 (0.33%)
          Частица4068 (9.02%)
          Причастие577 (1.28%)
          Деепричастие208 (0.46%)
Служебных слов:24238 (53.77%)

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
Существительное311145135.8.001.7.57111.125274.27122.9.66
Прилагательное365.3141.9.99.00.37.041.8.453.75.71.1.021.71.27
Глагол431425157.9.022.2.25111.237203.27121.9.60
Местоимение-существительное9.69.2387.12.7.00.78.047.7.827.44.5.57.5314.55.21
Местоименное прилагательное183.55.72.4.76.00.12.021.1.291.81.6.31.002.5.31.04
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.2.941.2.27.21.00.21.06.33.101.4.47.12.00.53.06.00
Числительное (порядковое)1.04.29.00.00.00.04.00.06.00.04.18.02.00.06.02.00
Наречие4.76.4186.11.1.00.64.023.1.603.84.5.72.144.8.74.08
Предикатив1.1.431.9.94.31.00.08.00.49.25.64.62.10.02.58.02.02
Предлог591441011.002.76.94.04.191.4.06.0011.5.12
Союз169.127143.2.02.70.198.8.8075.6.97.189.2.99.23
Междометие6.2.941.54.9.88.00.25.00.86.25.801.2.16.041.1.04.08
Вводное слово.43.14.49.57.06.00.02.00.18.06.16.14.06.00.35.02.00
Частица9.13.9326.11.4.001.1.023.6.924.37.51.216.3.41.23
Причастие4.8.92.35.33.25.00.00.00.58.041.7.47.08.00.06.12.02
Деепричастие.49.14.64.29.04.00.00.00.12.101.4.27.04.00.29.02.00

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
Существительное16192223232527272727
Прилагательное66.67.27.67.88.48.58.48.79.4
Глагол11222324222220202120
Местоимение-существительное1712118.77.77.16.66.75.96.1
Местоименное прилагательное2.33.73.83.53.73.53.643.83.3
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).70.9011.41.21.901.80.90
Числительное (порядковое).10.40.10.20.10.20.30.20.10.10
Наречие6.97.45.455.14.14.85.14.74.5
Предикатив2.90.80.90.70.70.50.60.60.60
Предлог76.99.69119.810101010
Союз168.47.17.58.39.198.38.38.8
Междометие4.91.11.21.31.61.31.51.111
Вводное слово.80.20.30.20.20.10.00.20.20.10
Частица7.99.16.96.76.76.75.65.75.65.6
Причастие.30.60.70111.11.51.31.21.8
Деепричастие.90.40.30.20.20.30.10.30.20.40

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая108.68
          .    точка110.73
          -    тире19.09
          !    восклицательный знак6.31
          ?    вопросительный знак14.82
          ...    многоточие4.65
          !..    воскл. знак с многоточием0.07
          ?..    вопр. знак с многоточием0.07
          !!!    тройной воскл. знак0.02
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.94
          "    кавычка4.50
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие5.48
          ;    точка с запятой0.02




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
 56
2. Ольга Пашнина
 41
3. Катерина Полянская
 39
4. Галина Долгова
 39
5. Олег Рой
 39
6. Альбина Нури
 39
7. Милена Завойчинская
 39
8. Анна Одувалова
 39
9. Наталья Жильцова
 39
10. Ирина Шевченко
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх