fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Архивная ведьма
Автор: Елена Малиновская
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:497937
Слов в произведении (СВП):70916
Приблизительно страниц:246
Средняя длина слова, знаков:5.24
Средняя длина предложения (СДП), знаков:52.83
СДП авторского текста, знаков:56.11
СДП диалога, знаков:49.63
Доля диалогов в тексте:47.59%
Доля авторского текста в диалогах:13.66%
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:7127
Активный словарный запас (АСЗ):6884
Активный несловарный запас (АНСЗ):243
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1161.21
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2527.43 —> 10032-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:17945 (25.30% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:52971 (74.70% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное14828 (27.99%)
          Прилагательное5763 (10.88%)
          Глагол13714 (25.89%)
          Местоимение-существительное6475 (12.22%)
          Местоименное прилагательное3382 (6.38%)
          Местоимение-предикатив6 (0.01%)
          Числительное (количественное)485 (0.92%)
          Числительное (порядковое)120 (0.23%)
          Наречие4133 (7.80%)
          Предикатив521 (0.98%)
          Предлог6266 (11.83%)
          Союз6011 (11.35%)
          Междометие1288 (2.43%)
          Вводное слово272 (0.51%)
          Частица5132 (9.69%)
          Причастие689 (1.30%)
          Деепричастие150 (0.28%)
Служебных слов:28982 (54.71%)

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
Существительное281338119.1.001.329.7.7923193.1.52122.8.73
Прилагательное415.3212.21.1.00.24.051.6.323.35.8.62.0521.14
Глагол3915241811.071.7.29101.335193.22121.7.39
Местоимение-существительное8.69.7325.92.8.02.69.1211.687.76.6.62.6812.64.15
Местоименное прилагательное286.95.421.4.00.17.071.5.252.11.7.15.032.9.78.05
Местоимение-предикатив.00.00.02.02.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)2.7.541.5.32.20.00.07.03.08.12.61.74.02.02.39.17.03
Числительное (порядковое).78.15.37.02.02.00.02.00.00.00.02.15.00.02.25.02.00
Наречие3.98227.31.3.00.51.033.4.743.54.6.59.036.3.76.07
Предикатив.62.461.71.37.00.03.00.27.07.56.66.17.00.52.02.00
Предлог50134.21217.001.561.1.08.10.95.07.00.691.5.07
Союз117.919154.1.00.76.199.118.36.61.2.7610.68.08
Междометие5.3.812.14.21.4.00.07.03.91.271.41.9.17.101.5.22.02
Вводное слово.46.10.93.79.17.00.00.00.35.03.30.46.05.02.61.00.00
Частица6.94.9357.42.2.001.1.084.1.884.16.7.66.158.2.64.10
Причастие5.1.83.44.34.24.00.02.00.42.021.8.42.15.00.15.10.00
Деепричастие.32.08.24.25.10.00.00.00.10.08.74.10.00.03.19.02.00

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
Существительное11141921222425272827
Прилагательное68.37.588.18.88.39.49.69.9
Глагол12212422222120201920
Местоимение-существительное141311107.97.66.76.86.55.9
Местоименное прилагательное2.65.24.94.65.25.45.75.25.75.6
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).50.90.60.80.70.70.70.60.801
Числительное (порядковое).20.20.10.20.20.10.10.20.10.10
Наречие98.25.95.65.354.84.84.63.9
Предикатив1.4.90.80.50.90.70.70.40.30.70
Предлог7.46.57.68.99.81011111010
Союз179.87.888.16.87.26.66.57.1
Междометие7.41.701.11.31.11.31.211.1
Вводное слово1.3.50.40.30.20.20.10.10.10.00
Частица109.38.66.776.96.56.16.35.6
Причастие.30.50.80.9011.11.51.31.32
Деепричастие.40.20.10.20.20.20.20.10.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая105.55
          .    точка103.78
          -    тире43.08
          !    восклицательный знак9.41
          ?    вопросительный знак15.61
          ...    многоточие4.79
          !..    воскл. знак с многоточием0.06
          ?..    вопр. знак с многоточием0.04
          !!!    тройной воскл. знак0.01
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.16
          "    кавычка1.89
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие3.30
          ;    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. Елена Малиновская
 52
2. Ольга Куно
 38
3. Наталья Жильцова
 38
4. Катерина Полянская
 37
5. Александра Лисина
 37
6. Анна Кувайкова
 37
7. Александр Дихнов
 37
8. Александра Черчень
 37
9. Карина Пьянкова
 37
10. Дарья Кузнецова
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх