fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Ведьма
Автор: Маргарет Астер
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:480053
Слов в произведении (СВП):71812
Приблизительно страниц:254
Средняя длина слова, знаков:5.35
Средняя длина предложения (СДП), знаков:59.26
СДП авторского текста, знаков:67.22
СДП диалога, знаков:46.37
Доля диалогов в тексте:29.93%
Доля авторского текста в диалогах:3.74%
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:9731
Активный словарный запас (АСЗ):9355
Активный несловарный запас (АНСЗ):376
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1324.33
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3087.91 отсутствует 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:16075 (22.38% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:55737 (77.62% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное18423 (33.05%)
          Прилагательное6373 (11.43%)
          Глагол13953 (25.03%)
          Местоимение-существительное5652 (10.14%)
          Местоименное прилагательное2708 (4.86%)
          Местоимение-предикатив5 (0.01%)
          Числительное (количественное)544 (0.98%)
          Числительное (порядковое)102 (0.18%)
          Наречие2780 (4.99%)
          Предикатив537 (0.96%)
          Предлог7332 (13.15%)
          Союз5305 (9.52%)
          Междометие1289 (2.31%)
          Вводное слово191 (0.34%)
          Частица4018 (7.21%)
          Причастие1198 (2.15%)
          Деепричастие169 (0.30%)
Служебных слов:26669 (47.85%)

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
Существительное391749136.7.001.5.278.91.131286.4.42135.56
Прилагательное515.9191.2.65.02.34.051.5.353.45.11.4.082.21.3.26
Глагол451826148.9.031.5.157.61.540174.1.299.63.4.24
Местоимение-существительное89.3333.51.9.02.85.116.666.84.3.52.159.5.79.06
Местоименное прилагательное205.84.31.81.1.00.24.06.65.342.41.7.18.082.1.65.10
Местоимение-предикатив.00.00.05.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.8.921.1.24.16.02.10.00.06.03.82.37.06.00.34.06.00
Числительное (порядковое).94.05.10.02.02.00.05.00.02.00.11.15.00.00.06.05.00
Наречие3.64.3143.7.76.00.23.032.563.62.1.50.063.71.00.10
Предикатив.71.322.3.61.27.00.06.00.23.02.52.61.05.00.66.06.00
Предлог68153.69.212.001.2.63.39.24.131.2.06.00.472.8.02
Союз147.720103.1.00.73.105.746.84.5.74.446.81.2.23
Междометие5.71.51.83.71.4.00.02.02.90.111.31.7.23.081.1.40.05
Вводное слово.48.26.39.45.19.00.00.00.13.11.19.26.05.00.27.05.00
Частица6.34.6274.31.5.00.89.002.6.5844.8.66.194.4.74.06
Причастие8.11.5.87.60.34.00.05.00.40.053.9.94.26.03.39.18.05
Деепричастие.53.08.23.23.05.00.00.00.08.00.97.03.00.00.19.13.02

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
Существительное16202325272929293031
Прилагательное7.38.78.69.49.39.19.39.28.39.3
Глагол14262423202018191918
Местоимение-существительное199.18.787.56.16.16.15.64.5
Местоименное прилагательное3.14.13.83.73.83.84.23.93.93.4
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).801.70.80.70.70.90.80.70.70
Числительное (порядковое).20.20.10.10.10.10.10.20.10.10
Наречие65.643.53.433.23.13.43.3
Предикатив1.8.901.60.60.50.50.60.40.60
Предлог8.57.79.711121111111112
Союз9.67.16.26.36.67.38.38.67.77.9
Междометие4.2.80.801.61.92.11.91.81.81.9
Вводное слово1.30.20.20.20.10.30.20.10.10
Частица7.47.775.14.95.44.655.25
Причастие11.31.51.71.72.12.41.821.9
Деепричастие.80.20.20.20.20.20.10.10.10.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая100.75
          .    точка81.70
          -    тире16.63
          !    восклицательный знак13.03
          ?    вопросительный знак11.53
          ...    многоточие4.64
          !..    воскл. знак с многоточием0.01
          ?..    вопр. знак с многоточием0.04
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.78
          "    кавычка4.69
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие3.16
          ;    точка с запятой0.18




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».


Внимание! У Маргарет Астер пока не сформирован лингвистический паспорт, а значит этого автора в списке результатов не будет в любом случае. Проверка авторства для данного произведения не может претендовать на верный результат.

АвторСовпадение с лингвопрофилем автора (в условных единицах)
1. Марьяна Сурикова
 43
2. Валерия Чернованова
 42
3. Юлия Фирсанова
 42
4. Варя Медная
 41
5. Юлия Набокова
 41
6. Ева Никольская
 41
7. Дарья Снежная
 41
8. Любовь Черникова
 41
9. Лана Ежова
 41
10. Дмитрий Дашко
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх