fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Тень Невесты
Автор: Андрей Красников
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:482739
Слов в произведении (СВП):67090
Приблизительно страниц:249
Средняя длина слова, знаков:5.6
Средняя длина предложения (СДП), знаков:58.39
СДП авторского текста, знаков:82.67
СДП диалога, знаков:41.27
Доля диалогов в тексте:41.66%
Доля авторского текста в диалогах:9.5%
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:6665
Активный словарный запас (АСЗ):6428
Активный несловарный запас (АНСЗ):237
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1201.90
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2533.11 —> 9988-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:15744 (23.47% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:51346 (76.53% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное16150 (31.45%)
          Прилагательное6410 (12.48%)
          Глагол12929 (25.18%)
          Местоимение-существительное4582 (8.92%)
          Местоименное прилагательное2957 (5.76%)
          Местоимение-предикатив2 (0.00%)
          Числительное (количественное)723 (1.41%)
          Числительное (порядковое)88 (0.17%)
          Наречие3905 (7.61%)
          Предикатив759 (1.48%)
          Предлог6356 (12.38%)
          Союз4454 (8.67%)
          Междометие1129 (2.20%)
          Вводное слово152 (0.30%)
          Частица3527 (6.87%)
          Причастие1669 (3.25%)
          Деепричастие125 (0.24%)
Служебных слов:23284 (45.35%)

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
Существительное4020477.66.8.001.8.21121.423235.2.249.56.8.33
Прилагательное528191.61.3.00.42.032.2.402.94.7.75.031.92.8.16
Глагол3519251111.022.1.23132.140174.9.218.64.9.31
Местоимение-существительное7.87.9244.32.2.00.98.007.51.15.42.9.42.5610.82.14
Местоименное прилагательное245.55.82.31.3.00.24.071.6.5921.7.40.002.8.94.03
Местоимение-предикатив.00.00.02.00.00.00.00.00.02.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.7.982.1.44.40.00.21.03.30.071.6.56.05.03.89.21.02
Числительное (порядковое).80.09.09.02.00.00.00.09.07.00.10.05.00.00.02.10.00
Наречие4.28.7234.31.1.00.70.034.3.934.12.5.35.004.91.8.07
Предикатив.91.723.1.91.58.00.07.00.77.23.68.70.16.02.89.17.02
Предлог56152.11116.002.42.80.10.071.1.02.00.704.5.02
Союз9.67.4198.53.4.021.096.81.25.33.2.72.146.61.6.05
Междометие5.11.11.14.61.2.00.16.021.3.141.11.1.14.021.2.59.02
Вводное слово.23.07.47.58.09.00.03.00.17.09.14.16.07.00.09.05.00
Частица5.23.1263.31.7.001.2.0341.42.85.4.37.194.5.75.09
Причастие102.11.6.68.87.00.10.021.1.078.8.73.30.05.33.26.00
Деепричастие.31.10.24.10.02.00.02.00.02.00.96.05.02.00.26.02.00

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
Существительное18192125262526282629
Прилагательное8.58.88.69.39.39.79.7101110
Глагол14242521212019181818
Местоимение-существительное149.67.57.35.565.44.84.54.5
Местоименное прилагательное2.94.54.84.74.45.14.54.64.94.8
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).901.41.411.11.11.21.21.70
Числительное (порядковое).20.20.10.10.10.10.10.10.10.20
Наречие87.85.75.25.44.95.55.65.84.9
Предикатив2.51.41.111.1.80.901.80.70
Предлог87.68.99.59.59.611101111
Союз9.35.366.46.4776.36.77.3
Междометие4.2.6011.71.81.91.51.51.81.8
Вводное слово.80.30.30.10.10.00.10.10.10.10
Частица5.66.76.15.35.55.654.64.94.1
Причастие1.81.91.92.62.432.632.72.9
Деепричастие.60.20.10.10.20.10.10.10.20.00

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая103.17
          .    точка96.09
          -    тире28.48
          !    восклицательный знак2.28
          ?    вопросительный знак12.42
          ...    многоточие13.92
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.01
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.03
          "    кавычка0.33
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие0.97
          ;    точка с запятой0.01




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. Андрей Красников
 49
2. Наталья Жильцова
 36
3. Игорь Шенгальц
 35
4. Ирина Матлак
 35
5. Алекс Каменев
 35
6. Александра Лисина
 35
7. Антон Медведев
 34
8. Мария Симонова
 34
9. Вадим Панов
 34
10. Николай Степанов
 34
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх