fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Я тебя найду
Автор: Катерина Полянская
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:489300
Слов в произведении (СВП):72466
Приблизительно страниц:249
Средняя длина слова, знаков:5.19
Средняя длина предложения (СДП), знаков:49.96
СДП авторского текста, знаков:55.09
СДП диалога, знаков:42.45
Доля диалогов в тексте:34.52%
Доля авторского текста в диалогах:11.31%
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:7997
Активный словарный запас (АСЗ):7642
Активный несловарный запас (АНСЗ):355
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1205.95
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2695.68 —> 7994-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:18590 (25.65% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:53876 (74.35% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное15271 (28.34%)
          Прилагательное5835 (10.83%)
          Глагол14569 (27.04%)
          Местоимение-существительное6386 (11.85%)
          Местоименное прилагательное2869 (5.33%)
          Местоимение-предикатив14 (0.03%)
          Числительное (количественное)721 (1.34%)
          Числительное (порядковое)117 (0.22%)
          Наречие3646 (6.77%)
          Предикатив622 (1.15%)
          Предлог6292 (11.68%)
          Союз5921 (10.99%)
          Междометие1533 (2.85%)
          Вводное слово209 (0.39%)
          Частица5674 (10.53%)
          Причастие922 (1.71%)
          Деепричастие140 (0.26%)
Служебных слов:29038 (53.90%)

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
Существительное271343106.5.021.2.219.81.224245.3.43143.4.26
Прилагательное404.5162.41.2.00.45.121.8.233.35.81.6.0831.2.15
Глагол401724168.7.052.1.209.71.234195.3.23132.9.38
Местоимение-существительное7.49.43363.8.001.2.088.11.26.64.9.56.5115.50.05
Местоименное прилагательное205.15.82.21.1.02.26.071.5.461.82.31.073.3.50.05
Местоимение-предикатив.02.00.07.03.00.00.00.00.02.00.03.00.00.00.02.00.00
Числительное (колич-ое)3.91.21.8.25.54.00.10.00.33.08.91.61.08.02.53.38.02
Числительное (порядковое)1.10.23.00.00.00.00.00.02.02.08.23.00.00.07.03.00
Наречие3.94.9185.6.97.02.56.022.8.813.63.7.92.176.92.07
Предикатив.81.592.2.99.33.00.07.00.28.08.54.66.18.05.74.02.00
Предлог52134.31113.001.3.68.99.07.20.99.12.00.762.02
Союз137.423143.5.121.4.086.417.34.31.3.33101.17
Междометие5.81.51.96.11.1.00.33.031.7.201.21.4.18.071.4.17.07
Вводное слово.28.18.64.50.07.02.03.00.21.07.17.31.07.03.46.02.00
Частица7.45386.82.1.001.8.105.1.964.97.1.68.238.5.73.21
Причастие7.11.1.66.58.26.00.07.02.51.072.4.69.10.00.15.13.00
Деепричастие.20.07.21.21.08.00.00.00.03.05.64.08.00.00.61.00.00

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
Существительное14171921232325242525
Прилагательное7.87.57.78.27.78.87.98.58.59.1
Глагол15222323232121202020
Местоимение-существительное14139.797.77.46.96.57.75.6
Местоименное прилагательное2.344.44.74.44.34.244.14
Местоимение-предикатив.00.00.10.00.00.00.00.00.10.00
Числительное (колич-ое).601.11.211111.2.901.1
Числительное (порядковое).20.20.10.10.10.20.10.20.30.10
Наречие6.36.65.64.74.64.854.34.34.2
Предикатив1.61.11.90.80.70.70.70.70.70
Предлог6.87.38.88.899.79.610912
Союз137.277.37.87.68.38.57.97.7
Междометие5.51.11.51.51.82.22.12.71.52
Вводное слово.80.30.40.20.20.10.10.20.30.30
Частица9.4119.27.67.37.46.77.577
Причастие.80.7011.31.51.41.31.71.71.6
Деепричастие.60.10.10.10.10.20.20.10.40.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая103.69
          .    точка106.82
          -    тире26.98
          !    восклицательный знак7.78
          ?    вопросительный знак11.03
          ...    многоточие8.24
          !..    воскл. знак с многоточием0.36
          ?..    вопр. знак с многоточием0.14
          !!!    тройной воскл. знак0.04
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.52
          "    кавычка1.85
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие3.34
          ;    точка с запятой0.04




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. Катерина Полянская
 57
2. Ольга Пашнина
 43
3. Дарья Кузнецова
 42
4. Александра Лисина
 42
5. Ирина Шевченко
 42
6. Ева Никольская
 42
7. Ольга Болдырева
 41
8. Валерия Чернованова
 41
9. Анна Одувалова
 41
10. Елизавета Шумская
 41
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх