fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Дракон в её теле
Автор: Ника Ёрш
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:526927
Слов в произведении (СВП):74929
Приблизительно страниц:258
Средняя длина слова, знаков:5.19
Средняя длина предложения (СДП), знаков:57.16
СДП авторского текста, знаков:77.99
СДП диалога, знаков:46.16
Доля диалогов в тексте:53.01%
Доля авторского текста в диалогах:12.51%
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:7842
Активный словарный запас (АСЗ):7499
Активный несловарный запас (АНСЗ):343
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1157.31
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2538.18 —> 9937-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:17762 (23.71% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:57167 (76.29% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное16334 (28.57%)
          Прилагательное5414 (9.47%)
          Глагол15840 (27.71%)
          Местоимение-существительное7212 (12.62%)
          Местоименное прилагательное3063 (5.36%)
          Местоимение-предикатив14 (0.02%)
          Числительное (количественное)618 (1.08%)
          Числительное (порядковое)107 (0.19%)
          Наречие3673 (6.43%)
          Предикатив519 (0.91%)
          Предлог6781 (11.86%)
          Союз6104 (10.68%)
          Междометие1346 (2.35%)
          Вводное слово226 (0.40%)
          Частица4714 (8.25%)
          Причастие1017 (1.78%)
          Деепричастие188 (0.33%)
Служебных слов:29648 (51.86%)

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
Существительное321142106.6.001.1.329.7.8226274.5.33114.5.68
Прилагательное335.21621.2.00.28.021.7.223.84.8.80.051.81.5.24
Глагол4915311910.031.7.33111.239184.2.41122.8.44
Местоимение-существительное8.610395.63.061.2.167.6.986.76.4.57.5813.66.19
Местоименное прилагательное234.65.92.4.66.02.21.061.3.282.21.8.24.062.2.39.03
Местоимение-предикатив.00.00.16.00.00.00.00.00.02.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.2.681.5.32.30.02.17.00.13.091.2.74.06.06.55.09.00
Числительное (порядковое).87.03.19.06.02.00.00.02.02.00.02.11.00.02.02.05.00
Наречие3.76.2185.1.80.00.49.052.6.443.43.5.52.084.31.14
Предикатив.62.361.7.57.21.02.08.00.44.08.36.46.08.00.52.06.00
Предлог55104.11414.001.4.39.85.08.111.1.02.00.822.06
Союз126.826133.3.02.91.167.2.746.34.71.1.548.5.95.21
Междометие6.812.13.71.1.00.16.03.91.19.651.3.24.001.2.25.00
Вводное слово.38.21.79.55.17.02.02.00.22.08.22.22.09.00.22.02.00
Частица6.24.4316.21.7.00.95.053.3.773.45.7.63.255.9.62.16
Причастие5.3.91.99.60.32.00.08.00.98.033.8.76.25.02.35.13.03
Деепричастие.47.19.38.19.08.00.02.02.06.05.87.19.03.00.19.02.00

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
Существительное12152023252425252526
Прилагательное5.17.16.87.17.67.37.67.98.58.1
Глагол16272724222122212121
Местоимение-существительное221310108.27.47.17.166.4
Местоименное прилагательное3.53.84.23.94.44.34.64.44.54.5
Местоимение-предикатив.00.00.00.10.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).701.70.90.80.9011.80.80
Числительное (порядковое).10.20.10.20.10.10.10.20.10.10
Наречие6.565.24.34.64.84.44.64.64.4
Предикатив1.51.1.80.60.50.40.60.70.50.50
Предлог5.368.5109.71110101011
Союз137.46.16.88.39.28.88.29.18.5
Междометие4.51.41.31.61.31.61.61.81.51.9
Вводное слово.80.40.30.30.30.20.20.20.10.10
Частица8.49.47.565.55.45.45.15.45.5
Причастие.40.7011.21.61.51.71.92.31.5
Деепричастие.50.10.30.20.20.30.30.20.20.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая128.07
          .    точка80.78
          -    тире42.71
          !    восклицательный знак14.11
          ?    вопросительный знак14.53
          ...    многоточие9.98
          !..    воскл. знак с многоточием0.17
          ?..    вопр. знак с многоточием0.40
          !!!    тройной воскл. знак0.24
          ?!    вопр. знак с восклицанием2.60
          "    кавычка5.45
          ()    скобки0.03
          :    двоеточие8.15
          ;    точка с запятой0.17




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. Ника Ёрш
 55
2. Марьяна Сурикова
 41
3. Дарья Снежная
 39
4. Анна Кувайкова
 39
5. Наталья Жильцова
 39
6. Ольга Пашнина
 39
7. Ева Никольская
 39
8. Валерия Чернованова
 39
9. Катерина Полянская
 39
10. Анна Бруша
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх