fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Ведьма и закон
Автор: Евгения Чепенко
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:604051
Слов в произведении (СВП):84030
Приблизительно страниц:311
Средняя длина слова, знаков:5.58
Средняя длина предложения (СДП), знаков:65.34
СДП авторского текста, знаков:90.13
СДП диалога, знаков:44.49
Доля диалогов в тексте:37.1%
Доля авторского текста в диалогах:11.73%
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:10555
Активный словарный запас (АСЗ):9999
Активный несловарный запас (АНСЗ):556
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1369.40
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3152.09 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:18325 (21.81% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:65705 (78.19% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное22072 (33.59%)
          Прилагательное8819 (13.42%)
          Глагол14277 (21.73%)
          Местоимение-существительное4706 (7.16%)
          Местоименное прилагательное3478 (5.29%)
          Местоимение-предикатив9 (0.01%)
          Числительное (количественное)923 (1.40%)
          Числительное (порядковое)250 (0.38%)
          Наречие3896 (5.93%)
          Предикатив593 (0.90%)
          Предлог8303 (12.64%)
          Союз6329 (9.63%)
          Междометие1136 (1.73%)
          Вводное слово196 (0.30%)
          Частица5080 (7.73%)
          Причастие1405 (2.14%)
          Деепричастие314 (0.48%)
Служебных слов:29551 (44.98%)

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
Существительное4923498.18.6.002.4.82131.233274.9.45165.64
Прилагательное5811161.81.5.00.42.102.8.384.86.81.0832.2.24
Глагол3617188.88.6.042.1.288.21.134153.22103.68
Местоимение-существительное8.56.6163.62.2.01.74.114.7.525.43.6.63.387.7.64.06
Местоименное прилагательное226.64.61.81.4.00.47.141.382.11.6.14.072.8.77.11
Местоимение-предикатив.01.00.04.00.00.00.00.00.01.00.00.01.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.21.51.3.45.36.00.29.07.25.071.9.63.15.03.47.17.01
Числительное (порядковое)1.7.32.39.08.03.00.03.00.08.00.14.21.01.00.13.08.00
Наречие4.76.7163.11.2.01.50.062.5.394.32.9.32.074.71.1.31
Предикатив.68.501.5.32.28.00.01.00.39.07.50.52.11.00.66.08.03
Предлог61182.58.514.002.1.98.75.20.181.2.06.03.433.2.21
Союз149196.63.1.01.89.177.8274.7.85.618.1.91.35
Междометие4.81.2.982.8.89.00.13.01.63.11.751.3.04.03.81.20.10
Вводное слово.45.26.47.24.07.00.04.01.14.03.21.26.03.00.20.06.01
Частица7.65283.61.6.001.4.213.1.604.46.6.54.114.6.86.25
Причастие7.821.68.52.00.13.07.59.083.6.73.21.03.38.26.03
Деепричастие.39.451.15.08.00.06.00.21.031.2.21.03.00.22.00.00

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
Существительное22202526262829273030
Прилагательное9.5108.79.7111010121212
Глагол12232221191918171516
Местоимение-существительное127.86.75.654.24.544.33.8
Местоименное прилагательное3.24.344.33.94.43.84.84.44.8
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).901.11.11.31.41.41.21.311
Числительное (порядковое).40.50.40.10.40.20.40.30.20.10
Наречие5.87.34.44.44.64.84.34.24.64.2
Предикатив1.9.80.80.60.50.50.50.50.50.40
Предлог8.58.39.511111011111110
Союз116.36.97.17.78.18.27.77.27.2
Междометие3.901.1.801.211.41.41.41.6
Вводное слово.50.40.30.20.20.20.20.10.10.20
Частица7.57.96.65.95.85.85.65.95.15.8
Причастие.70.901.31.51.82.11.9222.4
Деепричастие1.1.50.40.20.20.30.30.30.40.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая107.43
          .    точка92.07
          -    тире26.19
          !    восклицательный знак3.08
          ?    вопросительный знак11.13
          ...    многоточие2.82
          !..    воскл. знак с многоточием0.01
          ?..    вопр. знак с многоточием0.05
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.17
          "    кавычка7.66
          ()    скобки0.10
          :    двоеточие2.13
          ;    точка с запятой0.02




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. Евгения Чепенко
 54
2. Юлия Фирсанова
 43
3. Сергей Вольнов
 42
4. Виталий Зыков
 42
5. Виктор Точинов
 40
6. Мария Симонова
 40
7. Ева Никольская
 40
8. Татьяна Андрианова
 39
9. Александр Бушков
 39
10. Анатолий Бурак
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх