fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Гуннхильд, северная невеста
Автор: Елизавета Дворецкая
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:737541
Слов в произведении (СВП):115366
Приблизительно страниц:385
Средняя длина слова, знаков:5.03
Средняя длина предложения (СДП), знаков:75.53
СДП авторского текста, знаков:100.71
СДП диалога, знаков:54.13
Доля диалогов в тексте:38.87%
Доля авторского текста в диалогах:3.52%
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:8907
Активный словарный запас (АСЗ):8147
Активный несловарный запас (АНСЗ):760
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1095.07
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2423.20 —> 10916-е место в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:8284.58
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:27182 (23.56% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:88184 (76.44% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное25156 (28.53%)
          Прилагательное8506 (9.65%)
          Глагол21421 (24.29%)
          Местоимение-существительное9238 (10.48%)
          Местоименное прилагательное6298 (7.14%)
          Местоимение-предикатив16 (0.02%)
          Числительное (количественное)1176 (1.33%)
          Числительное (порядковое)129 (0.15%)
          Наречие5091 (5.77%)
          Предикатив749 (0.85%)
          Предлог10570 (11.99%)
          Союз9853 (11.17%)
          Междометие2015 (2.28%)
          Вводное слово176 (0.20%)
          Частица7287 (8.26%)
          Причастие1419 (1.61%)
          Деепричастие308 (0.35%)
Служебных слов:45761 (51.89%)

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
Существительное3314399.811.021.8.148.7327315.7.31134.55
Прилагательное435.7121.81.2.00.32.051.5.163.96.9.66.072.41.30
Глагол3814231514.072.3.24101.536183.8.17132.7.51
Местоимение-существительное8.87344.64.041.095.716.25.3.55.2011.69.18
Местоименное прилагательное2879.42.51.7.01.56.061.7.453.12.4.40.033.7.53.03
Местоимение-предикатив.01.00.08.01.00.00.00.00.00.00.02.01.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.711.2.52.36.01.15.00.21.151.1.77.08.01.84.13.00
Числительное (порядковое).65.06.18.02.04.00.01.00.02.00.06.13.00.00.07.01.00
Наречие3.64.5165.71.7.00.51.032.1.494.43.2.56.094.68.11
Предикатив.60.441.8.69.31.00.09.00.44.09.43.70.09.04.69.03.02
Предлог52143.11216.001.5.35.79.09.10.86.02.01.701.6.08
Союз167.120156.1.011.2.166.8.767.25.51.297.61.38
Междометие5.3.991.34.31.4.00.13.021.1.1911.6.13.021.3.15.04
Вводное слово.14.06.28.33.07.00.00.00.07.02.09.28.02.00.17.00.00
Частица8.24.6306.72.6.001.4.073.4.734.14.4.54.185.8.77.25
Причастие5.41.3.55.40.49.00.06.01.53.063.1.83.18.01.35.23.02
Деепричастие.42.13.32.17.05.00.01.00.13.04.93.18.02.01.56.05.00

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
Существительное10161921232524252625
Прилагательное4.26.26.47.27.57.8888.37.9
Глагол15252624212020201818
Местоимение-существительное17149.99.38.276.96.56.66.6
Местоименное прилагательное3.665.65.25.85.76.45.96.26.9
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.10.00.00.00
Числительное (колич-ое).90.901.211.21.11.311.11.2
Числительное (порядковое).10.30.10.20.00.20.10.10.20.00
Наречие7.36.64.94.44.44.14.13.944.6
Предикатив1.21.80.70.70.70.70.60.50.60
Предлог8.66.17.89.6109.910111010
Союз166.87.47.77.98.78.59.28.99
Междометие7.31.901.31.61.51.81.81.61.4
Вводное слово.30.20.10.20.10.20.10.20.10.10
Частица6.98.68.46.76.66.75.96.15.76
Причастие.50.60.801.11.311.41.21.81.7
Деепричастие.50.30.30.30.20.30.20.20.30.40

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая116.92
          .    точка58.13
          -    тире25.39
          !    восклицательный знак14.63
          ?    вопросительный знак8.11
          ...    многоточие5.36
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.01
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.00
          "    кавычка2.25
          ()    скобки0.02
          :    двоеточие4.39
          ;    точка с запятой1.15




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. Елизавета Дворецкая
 52
2. Денис Чекалов
 39
3. Галина Романова
 39
4. Елена Хаецкая
 39
5. Елена Жаринова
 39
6. Юлия Остапенко
 39
7. Вера Камша
 39
8. Елена Первушина
 39
9. Андрей Легостаев
 39
10. Альбина Нури
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх