fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Не буди ведьму
Автор: Татьяна Корсакова
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:485895
Слов в произведении (СВП):72557
Приблизительно страниц:248
Средняя длина слова, знаков:5.16
Средняя длина предложения (СДП), знаков:53.03
СДП авторского текста, знаков:74.24
СДП диалога, знаков:39.76
Доля диалогов в тексте:46.28%
Доля авторского текста в диалогах:5.63%
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:8549
Активный словарный запас (АСЗ):8243
Активный несловарный запас (АНСЗ):306
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1112.77
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2539.23 —> 9926-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:17162 (23.65% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:55395 (76.35% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное18002 (32.50%)
          Прилагательное6310 (11.39%)
          Глагол13464 (24.31%)
          Местоимение-существительное5945 (10.73%)
          Местоименное прилагательное3213 (5.80%)
          Местоимение-предикатив15 (0.03%)
          Числительное (количественное)606 (1.09%)
          Числительное (порядковое)118 (0.21%)
          Наречие3493 (6.31%)
          Предикатив644 (1.16%)
          Предлог7015 (12.66%)
          Союз5576 (10.07%)
          Междометие998 (1.80%)
          Вводное слово286 (0.52%)
          Частица5112 (9.23%)
          Причастие940 (1.70%)
          Деепричастие111 (0.20%)
Служебных слов:28271 (51.04%)

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
Существительное4114599.98.2.001.2.29101.327224.6.43143.5.43
Прилагательное457131.91.2.02.30.082.4.4046.41.6.163.11.9.16
Глагол361620139.1.061.8.229.91.436162.9.64122.26
Местоимение-существительное8.48.3295.93.8.00.66.026.5.855.64.4.37.5413.50.14
Местоименное прилагательное217.75.51.91.8.00.27.161.8.532.11.9.18.103.2.70.03
Местоимение-предикатив.02.00.06.02.00.00.00.00.02.00.03.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.3.901.32.38.03.18.11.06.18.77.64.06.03.86.06.00
Числительное (порядковое)1.1.06.21.02.05.00.00.02.03.02.06.16.00.00.02.02.00
Наречие4.57.1134.71.3.00.43.033.1.774.14.2.48.144.9.78.05
Предикатив.75.382.80.46.00.06.00.51.13.64.93.11.02.67.10.02
Предлог61162.69.314.001.7.51.91.19.031.1.00.03.942.3.00
Союз167.815123.3.03.62.146.3.758.55.41.1.408.81.2.13
Междометие5.3.9113.11.00.14.00.69.05.851.08.061.1.22.05
Вводное слово.67.27.82.61.22.00.08.02.21.14.43.34.05.00.35.02.02
Частица8.75.2325.42.3.001.1.114.785.46.4.75.246.6.74.18
Причастие6.21.2.82.34.34.00.02.00.37.023.4.43.21.03.22.27.00
Деепричастие.18.02.34.06.02.00.02.00.03.03.66.06.00.02.24.00.00

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
Существительное20212224272726282828
Прилагательное5.46.97.98.59.199.79.41010
Глагол12242321201918181718
Местоимение-существительное18129.17.96.466.34.95.65
Местоименное прилагательное2.45.25.44.54.54.35.14.54.44.6
Местоимение-предикатив.10.00.00.00.10.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).70.70.80.801.8011.90.90
Числительное (порядковое).10.20.20.10.10.10.20.20.10.20
Наречие6.15.35.24.94.54.74.25.24.44.2
Предикатив1.9.90.80.90.80.80.60.70.80.60
Предлог8.76.61011101010101010
Союз126.75.96.47.37.68.17.17.67.2
Междометие2.3.901.211.41.31.41.71.11.5
Вводное слово1.2.50.40.30.20.30.20.30.30.10
Частица7.59.26.97.16.57.36.96.86.76.5
Причастие.40.80.901.31.411.41.71.61.9
Деепричастие.20.10.20.10.20.10.10.10.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая123.98
          .    точка94.77
          -    тире35.53
          !    восклицательный знак8.81
          ?    вопросительный знак13.53
          ...    многоточие8.21
          !..    воскл. знак с многоточием0.01
          ?..    вопр. знак с многоточием0.72
          !!!    тройной воскл. знак0.04
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.80
          "    кавычка4.42
          ()    скобки0.03
          :    двоеточие3.03
          ;    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. Татьяна Корсакова
 50
2. Олег Рой
 40
3. Ольга Пашнина
 40
4. Альбина Нури
 39
5. Екатерина Неволина
 39
6. Валерия Чернованова
 39
7. Рута Шейл
 38
8. Анна Гурова
 38
9. Владислав Выставной
 38
10. Катерина Полянская
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх