fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Невеста Тёмного Дракона
Автор: Ольга Пашнина
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:478150
Слов в произведении (СВП):73598
Приблизительно страниц:242
Средняя длина слова, знаков:4.97
Средняя длина предложения (СДП), знаков:45.91
СДП авторского текста, знаков:59.96
СДП диалога, знаков:35.82
Доля диалогов в тексте:45.55%
Доля авторского текста в диалогах:6.43%
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:6958
Активный словарный запас (АСЗ):6755
Активный несловарный запас (АНСЗ):203
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1077.83
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2358.43 —> 11249-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:18102 (24.60% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:55496 (75.40% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное14558 (26.23%)
          Прилагательное5227 (9.42%)
          Глагол16157 (29.11%)
          Местоимение-существительное8112 (14.62%)
          Местоименное прилагательное2782 (5.01%)
          Местоимение-предикатив13 (0.02%)
          Числительное (количественное)619 (1.12%)
          Числительное (порядковое)93 (0.17%)
          Наречие3697 (6.66%)
          Предикатив655 (1.18%)
          Предлог6045 (10.89%)
          Союз6189 (11.15%)
          Междометие1323 (2.38%)
          Вводное слово267 (0.48%)
          Частица5049 (9.10%)
          Причастие646 (1.16%)
          Деепричастие147 (0.26%)
Служебных слов:29927 (53.93%)

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
Существительное241140126.1.001.2.258.41.222224.3.55123.1.33
Прилагательное325.4142.61.02.30.031.7.413.75.61.1.052.4.81.07
Глагол4416302011.052.28121.534194.5.36132.58
Местоимение-существительное9.38.4537.33.071.058.91.26.86.1.79.8418.55.22
Местоименное прилагательное213.76.42.21.00.30.031.4.331.72.30.102.2.31.05
Местоимение-предикатив.00.00.12.02.00.00.00.00.00.00.00.05.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.8.661.5.36.23.03.10.00.17.08.89.66.17.03.33.05.00
Числительное (порядковое).83.07.15.00.00.00.00.00.02.02.03.13.00.00.03.00.00
Наречие3.56187.41.00.53.052.7.614.14.4.41.085.48.12
Предикатив.99.562.3.91.25.00.10.00.46.15.50.56.22.03.40.00.02
Предлог51114.51112.001.8.51.48.08.051.3.00.00.84.79.00
Союз126.524173.4.02.78.127.417.15.91.3.568.9.89.10
Междометие5.41.61.85.51.00.07.00.76.15.991.6.18.081.2.13.07
Вводное слово.38.221.86.13.00.05.00.15.13.33.22.15.00.25.02.02
Частица7.34.13971.5.02.89.003.714.15.4.68.125.5.50.13
Причастие4.2.71.65.33.15.00.03.00.26.002.48.12.02.20.13.02
Деепричастие.23.07.15.22.02.00.02.00.10.07.69.12.00.02.63.03.00

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
Существительное12141820232224242424
Прилагательное5.36.97.57.77.27.47.88.27.78
Глагол14272825242323212122
Местоимение-существительное231411109.39.18.17.97.78
Местоименное прилагательное2.23.744.13.94.74.54.34.34.1
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.10.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).60.90.801.901.901.3.80.70
Числительное (порядковое).10.20.20.10.20.10.10.00.10.10
Наречие6.8754.74.14.64.44.64.24.1
Предикатив1.61.11.90.60.70.80.70.50.60
Предлог5.9688.49.49.699.3119.9
Союз157.66.47.77.28.58.28.38.48.3
Междометие4.611.21.61.71.91.91.51.61.5
Вводное слово.90.70.30.30.20.20.20.20.20.20
Частица7.39.17.96.96.75.75.96.96.67.2
Причастие.30.50.701.1.801.901.31.41.2
Деепричастие.40.10.10.20.20.20.40.10.20.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая122.98
          .    точка111.08
          -    тире26.74
          !    восклицательный знак7.88
          ?    вопросительный знак17.02
          ...    многоточие4.48
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.01
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.63
          "    кавычка2.11
          ()    скобки0.14
          :    двоеточие2.55
          ;    точка с запятой0.20




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. Ольга Пашнина
 54
2. Анна Одувалова
 41
3. Елизавета Шумская
 40
4. Ирина Шевченко
 40
5. Олег Рой
 40
6. Катерина Полянская
 40
7. Галина Долгова
 40
8. Анна Бруша
 40
9. Альбина Нури
 39
10. Наталья Косухина
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх