fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Магическая академия. Достать василиска!
Автор: Ева Никольская
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:834512
Слов в произведении (СВП):112785
Приблизительно страниц:401
Средняя длина слова, знаков:5.36
Средняя длина предложения (СДП), знаков:68.12
СДП авторского текста, знаков:96.28
СДП диалога, знаков:54.13
Доля диалогов в тексте:53.17%
Доля авторского текста в диалогах:16.99%
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:12070
Активный словарный запас (АСЗ):10913
Активный несловарный запас (АНСЗ):1157
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1314.55
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3050.60 —> 2942-е место в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:11314.20
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:26249 (23.27% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:86536 (76.73% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное26124 (30.19%)
          Прилагательное9800 (11.32%)
          Глагол21114 (24.40%)
          Местоимение-существительное8690 (10.04%)
          Местоименное прилагательное4581 (5.29%)
          Местоимение-предикатив17 (0.02%)
          Числительное (количественное)936 (1.08%)
          Числительное (порядковое)237 (0.27%)
          Наречие4910 (5.67%)
          Предикатив726 (0.84%)
          Предлог11246 (13.00%)
          Союз9713 (11.22%)
          Междометие1691 (1.95%)
          Вводное слово301 (0.35%)
          Частица7579 (8.76%)
          Причастие2040 (2.36%)
          Деепричастие446 (0.52%)
Служебных слов:44264 (51.15%)

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
Существительное3517451010.001.4.258.9.9031254.3.50147.3.85
Прилагательное525.4151.9.65.02.25.041.3.243.45.1.94.062.71.4.31
Глагол381624167.8.041.5.358.51.134172.7.28103.3.63
Местоимение-существительное9.27.9235.72.8.00.87.087.1.507.55.7.67.5111.61.32
Местоименное прилагательное186.96.22.51.1.00.33.071.4.242.61.7.30.052.9.51.06
Местоимение-предикатив.01.00.11.00.00.00.00.00.01.00.02.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.11.11.4.21.21.01.20.01.14.10.94.54.05.11.53.07.01
Числительное (порядковое)1.4.09.27.04.02.00.01.03.06.02.03.15.07.00.07.02.01
Наречие3.84.4163.5.94.00.31.052.3.423.73.8.45.114.71.2.22
Предикатив.46.351.4.42.24.00.04.01.33.05.63.58.09.01.65.04.03
Предлог57184.21113.001.6.84.71.29.111.3.07.00.743.3.05
Союз147.622123.3.01.80.276.8.768.16.21.1.409.91.1.38
Междометие4.61.21.43.2.96.00.08.04.65.08.791.4.15.00.95.18.10
Вводное слово.36.18.70.35.10.00.02.00.18.05.28.19.08.01.31.03.00
Частица7.54.6285.61.8.001.2.073.765.48.5.63.126.6.80.21
Причастие91.4.99.76.46.00.03.03.60.045.3.45.12.05.37.17.02
Деепричастие.59.30.44.26.10.00.01.01.15.091.8.14.04.01.35.07.02

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
Существительное11172224252526262726
Прилагательное6.17.47.98.69.29.39.7109.310
Глагол18192122202019192018
Местоимение-существительное1214118.97.66.96.25.665.9
Местоименное прилагательное2.24.44.64.24.44.24.74.244.8
Местоимение-предикатив.10.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).70.90.901.1.70.80.90.90.801
Числительное (порядковое).20.20.30.20.20.30.20.10.20.20
Наречие6.75.45.144.13.64.143.94.4
Предикатив1.5.90.70.70.60.50.60.60.50.50
Предлог7.189.19.9111111111111
Союз189.47.37.17.58.287.98.37.7
Междометие4.31.111.31.11.51.41.21.21.1
Вводное слово.70.50.40.30.20.20.10.20.10.10
Частица9.8107.265.66.15.965.95.9
Причастие.4011.31.61.81.92.22.52.22.3
Деепричастие1.1.40.30.40.30.30.30.40.20.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая150.31
          .    точка74.07
          -    тире43.88
          !    восклицательный знак12.90
          ?    вопросительный знак15.82
          ...    многоточие6.74
          !..    воскл. знак с многоточием0.03
          ?..    вопр. знак с многоточием0.04
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.40
          "    кавычка7.29
          ()    скобки0.44
          :    двоеточие4.50
          ;    точка с запятой0.12




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. Ева Никольская
 59
2. Юлия Фирсанова
 44
3. Валентина Савенко
 44
4. Надежда Мамаева
 44
5. Милена Завойчинская
 43
6. Валерия Чернованова
 43
7. Дарья Снежная
 43
8. Маргарита Блинова
 43
9. Антонина Крейн
 42
10. Татьяна Андрианова
 42
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх