fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Обещанная
Автор: Марина Весенняя
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:474866
Слов в произведении (СВП):71426
Приблизительно страниц:242
Средняя длина слова, знаков:5.12
Средняя длина предложения (СДП), знаков:56.49
СДП авторского текста, знаков:64.64
СДП диалога, знаков:46.63
Доля диалогов в тексте:37.42%
Доля авторского текста в диалогах:9.53%
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:7979
Активный словарный запас (АСЗ):7667
Активный несловарный запас (АНСЗ):312
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1147.87
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2588.06 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:18115 (25.36% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:53311 (74.64% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное16201 (30.39%)
          Прилагательное5967 (11.19%)
          Глагол14291 (26.81%)
          Местоимение-существительное6528 (12.25%)
          Местоименное прилагательное3524 (6.61%)
          Местоимение-предикатив14 (0.03%)
          Числительное (количественное)760 (1.43%)
          Числительное (порядковое)123 (0.23%)
          Наречие3131 (5.87%)
          Предикатив525 (0.98%)
          Предлог6760 (12.68%)
          Союз5299 (9.94%)
          Междометие1020 (1.91%)
          Вводное слово223 (0.42%)
          Частица5148 (9.66%)
          Причастие562 (1.05%)
          Деепричастие246 (0.46%)
Служебных слов:28762 (53.95%)

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
Существительное281551118.6.001.6.3610131184.1.57152.41
Прилагательное437.2142.2.88.03.34.051.7.333.55.21.073.11.42
Глагол4117291713.081.8.267.9.9936142.6.24121.6.57
Местоимение-существительное108.1345.13.8.021.3.137.517.34.9.47.8315.33.11
Местоименное прилагательное278.65.621.4.00.33.08.80.211.92.2.23.082.8.50.05
Местоимение-предикатив.02.00.07.00.00.00.00.00.00.00.02.02.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.6.881.6.44.44.00.28.02.21.08.86.67.05.02.98.18.05
Числительное (порядковое)1.2.10.28.03.02.00.02.00.02.00.07.16.00.00.02.03.00
Наречие3.64.8145.31.6.02.46.032.5.413.82.9.50.054.8.44.16
Предикатив.72.591.8.76.18.00.07.00.24.08.41.59.07.03.60.05.00
Предлог54126.51316.001.6.59.60.03.131.08.03.52.98.00
Союз126.817153.031.135.6.856.95.2.96.478.4.41.28
Междометие4.6.761.13.9.91.00.11.02.80.10.671.4.05.03.99.07.02
Вводное слово.39.26.63.55.07.00.03.00.18.15.23.41.07.00.42.00.00
Частица7.75.5337.12.1.001.7.103.8.884.17.8.60.495.9.37.23
Причастие4.4.80.37.15.16.00.03.00.16.021.4.36.03.00.21.10.03
Деепричастие.54.11.46.39.15.00.11.00.11.111.3.13.03.00.41.02.00

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
Существительное15192023242524252626
Прилагательное6.47.39.18.38.68.38.99.19.69.3
Глагол13222222232121212021
Местоимение-существительное16129.99.67.787.67.96.96.3
Местоименное прилагательное3.14.35.25.35.255.65.35.35.6
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.10.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.11.31.111.21.31.21.1.701.2
Числительное (порядковое).10.30.20.20.10.20.10.20.10.20
Наречие6.15.65.24.64.14.243.73.63.5
Предикатив1.7.80.90.70.60.70.60.60.30.50
Предлог7.16.89.59.59.41010111111
Союз168.265.96.56.16.17.16.76.8
Междометие4.3.90111.31.51.31.90.90
Вводное слово.50.60.50.30.40.30.10.10.20.10
Частица8.99.77.97.26.97.66.76.16.96.3
Причастие.40.40.80.70.90.801.21.1.90.90
Деепричастие.80.20.30.20.30.20.30.50.30.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая121.41
          .    точка95.23
          -    тире15.65
          !    восклицательный знак4.24
          ?    вопросительный знак12.64
          ...    многоточие6.64
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.04
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.28
          "    кавычка2.51
          ()    скобки0.45
          :    двоеточие0.55
          ;    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. Марина Весенняя
 51
2. Ольга Пашнина
 38
3. Валерия Чернованова
 38
4. Олег Рой
 38
5. Сергей Костин
 38
6. Лана Ежова
 38
7. Катерина Полянская
 38
8. Анна Кувайкова
 37
9. Алисия Эванс
 37
10. Александра Лисина
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх