fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Внучка берендеева. Летняя практика
Автор: Екатерина Насута
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:787822
Слов в произведении (СВП):121899
Приблизительно страниц:397
Средняя длина слова, знаков:4.91
Средняя длина предложения (СДП), знаков:44.75
СДП авторского текста, знаков:46.67
СДП диалога, знаков:42.23
Доля диалогов в тексте:40.93%
Доля авторского текста в диалогах:5.11%
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:12023
Активный словарный запас (АСЗ):10115
Активный несловарный запас (АНСЗ):1908
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1190.14
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2789.48 —> 6519-е место в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:10764.20
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:29872 (24.51% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:92027 (75.49% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное25598 (27.82%)
          Прилагательное8939 (9.71%)
          Глагол25147 (27.33%)
          Местоимение-существительное9623 (10.46%)
          Местоименное прилагательное5479 (5.95%)
          Местоимение-предикатив30 (0.03%)
          Числительное (количественное)908 (0.99%)
          Числительное (порядковое)166 (0.18%)
          Наречие4811 (5.23%)
          Предикатив1134 (1.23%)
          Предлог9050 (9.83%)
          Союз14274 (15.51%)
          Междометие1679 (1.82%)
          Вводное слово341 (0.37%)
          Частица9058 (9.84%)
          Причастие1094 (1.19%)
          Деепричастие351 (0.38%)
Служебных слов:49885 (54.21%)

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
Существительное2820628.115.011.1.126.71.119223.8.18134.4.96
Прилагательное274.9122.62.00.16.041.8.41491.4.153.7.73.22
Глагол341523147.2.141.1.187.91.923303.6.65151.4.80
Местоимение-существительное116.4286.33.1.041.8.045.1.866.28.2.46.2110.62.16
Местоименное прилагательное184.5103.11.7.00.24.081.7.363.33.3.32.043.6.53.14
Местоимение-предикатив.01.00.12.02.00.00.00.00.02.00.01.03.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)2.8.651.2.38.32.00.09.01.16.08.63.97.05.00.72.10.01
Числительное (порядковое).67.10.27.05.04.00.02.00.04.00.05.20.00.00.04.00.02
Наречие5.53.5123.81.3.02.45.032.4.453.14.4.47.054.8.35.05
Предикатив.87.452.82.28.00.04.00.45.08.451.2.25.04.82.02.01
Предлог508.23.59.411.00.98.38.76.24.171.5.07.001.3.67.16
Союз298.828155.2.04.77.309.61.412101.3.8614.74.30
Междометие51.11.33.6.84.00.14.01.65.28.681.2.11.011.1.06.02
Вводное слово.32.23.72.33.11.01.02.00.19.06.17.38.03.02.42.01.00
Частица115365.52.6.011.4.083.2.965.68.2.70.216.8.51.35
Причастие2.6.771.4.25.28.00.01.01.30.031.1.96.09.01.45.18.02
Деепричастие.46.23.53.10.08.00.01.00.09.02.61.59.05.00.25.01.01

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
Существительное17212222232323232224
Прилагательное5.56.37.58.18.18.18.38.78.58.6
Глагол15242423242222212220
Местоимение-существительное141187.46.16.66.26.46.46.2
Местоименное прилагательное23.94.855.15.15.95.25.35.8
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.10.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).50.70.70.70.80.80.80.90.90.80
Числительное (порядковое).20.20.20.10.10.20.10.00.10.20
Наречие4.15.34.643.53.83.93.53.74.2
Предикатив1.9.90.80.90.80.60.901.80.70
Предлог5.46.98.58.287.988.798.8
Союз24109.69.8109.911111011
Междометие2.4.9011.11.51.41.61.41.61.2
Вводное слово.50.40.20.20.20.40.10.20.40.30
Частица7.68.97.57.37.37.97.27.37.17.5
Причастие.20.50.701.31.11.311.11.41.1
Деепричастие.10.10.30.30.50.40.40.60.30.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая134.76
          .    точка110.44
          -    тире25.56
          !    восклицательный знак2.95
          ?    вопросительный знак15.35
          ...    многоточие41.68
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.05
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.14
          "    кавычка0.70
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие1.80
          ;    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
 47
2. Дмитрий Скирюк
 33
3. Надежда Первухина
 33
4. Елена Хаецкая
 33
5. Владислав Русанов
 33
6. Татьяна Корсакова
 33
7. Андрей Белянин
 33
8. Марина и Сергей Дяченко
 33
9. Лев Вершинин
 33
10. Сергей Волков
 33
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх