fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Город-невидимка
Автор: Екатерина Неволина
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:347174
Слов в произведении (СВП):49929
Приблизительно страниц:172
Средняя длина слова, знаков:5.22
Средняя длина предложения (СДП), знаков:60.55
СДП авторского текста, знаков:72.38
СДП диалога, знаков:47.92
Доля диалогов в тексте:38.42%
Доля авторского текста в диалогах:14.1%
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:7144
Активный словарный запас (АСЗ):6899
Активный несловарный запас (АНСЗ):245
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1181.47
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2686.49 —> 8127-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:12217 (24.47% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:37712 (75.53% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное11307 (29.98%)
          Прилагательное4477 (11.87%)
          Глагол9455 (25.07%)
          Местоимение-существительное4038 (10.71%)
          Местоименное прилагательное2195 (5.82%)
          Местоимение-предикатив10 (0.03%)
          Числительное (количественное)410 (1.09%)
          Числительное (порядковое)68 (0.18%)
          Наречие2479 (6.57%)
          Предикатив536 (1.42%)
          Предлог4356 (11.55%)
          Союз4266 (11.31%)
          Междометие797 (2.11%)
          Вводное слово194 (0.51%)
          Частица3446 (9.14%)
          Причастие781 (2.07%)
          Деепричастие162 (0.43%)
Служебных слов:19464 (51.61%)

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
Существительное3416496.87.1.021.129.71.419284.8.49125.51
Прилагательное4310151.81.3.00.28.052.4.543.97.71.1.123.92.3.33
Глагол3415201612.071.8.239.82.337194.30112.3.51
Местоимение-существительное8.67.9304.63.02.51.146.616.45.3.72.8212.35.14
Местоименное прилагательное227.35.61.51.5.00.21.021.4.442.22.2.37.093.2.68.09
Местоимение-предикатив.00.00.09.02.00.00.00.00.00.00.00.02.02.00.02.00.00
Числительное (колич-ое)2.8.911.3.35.23.00.09.02.26.071.1.65.02.00.65.16.00
Числительное (порядковое).68.16.14.02.00.00.00.00.02.00.05.30.00.00.14.00.00
Наречие4.96.7164.31.3.00.42.023.6844.1.44.195.41.1.09
Предикатив1.472.51.2.30.05.09.00.37.09.891.21.001.1.09.00
Предлог521221314.021.5.58.61.09.02.86.07.00.912.1.05
Союз168.721113.8.001.057.81.17.15.1.93.619.81.4.37
Междометие5.31.2.964.31.1.00.09.121.1.23.631.1.05.191.1.23.02
Вводное слово.77.23.89.82.05.02.09.02.26.14.28.23.09.00.35.02.05
Частица75.7315.51.6.001.3.024.61.34.27.6.68.236.21.1.33
Причастие6.72.3.56.49.42.00.07.02.56.024.3.79.14.07.33.23.05
Деепричастие.47.19.37.14.05.00.00.00.07.001.4.21.05.02.54.07.02

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
Существительное19161922222525262625
Прилагательное5.77.97.88.89.29.21091011
Глагол14282421201818181819
Местоимение-существительное17119.19.27.66.86.25.85.65.1
Местоименное прилагательное33.944.64.75.25.34.355.2
Местоимение-предикатив.00.00.00.10.00.10.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).70.70.901.90.90.701.70.80
Числительное (порядковое).10.20.10.10.20.10.20.10.10.20
Наречие6.36.15.14.44.654.64.44.54.8
Предикатив2.31.51.11.9011.80.701.3
Предлог6.25.599.2109.99.3119.69.7
Союз1187.889.18.89.68.88.58.2
Междометие3.7.601.51.621.51.61.31.71.4
Вводное слово1.1.60.40.30.30.30.30.20.30.20
Частица8.79.78.76.5666.26.775.9
Причастие.20.701.21.61.51.71.81.81.52.5
Деепричастие.50.20.20.40.30.40.20.30.50.40

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая139.24
          .    точка81.68
          -    тире37.71
          !    восклицательный знак13.30
          ?    вопросительный знак8.11
          ...    многоточие10.09
          !..    воскл. знак с многоточием1.02
          ?..    вопр. знак с многоточием2.06
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.92
          "    кавычка6.95
          ()    скобки0.16
          :    двоеточие2.62
          ;    точка с запятой0.26




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 Неволина
 59
2. Олег Рой
 41
3. Анна Гурова
 40
4. Владислав Выставной
 40
5. Михаил Тырин
 40
6. Альбина Нури
 40
7. Ольга Онойко
 40
8. Константин Бояндин
 39
9. Ольга Пашнина
 39
10. Андрей Буторин
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх