fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Маг моего сердца
Автор: Марина Дробкова
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:454648
Слов в произведении (СВП):68870
Приблизительно страниц:230
Средняя длина слова, знаков:5.04
Средняя длина предложения (СДП), знаков:48.37
СДП авторского текста, знаков:54.49
СДП диалога, знаков:39.06
Доля диалогов в тексте:32.12%
Доля авторского текста в диалогах:10.63%
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:7768
Активный словарный запас (АСЗ):7547
Активный несловарный запас (АНСЗ):221
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1118.25
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2497.63 —> 10336-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:17478 (25.38% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:51392 (74.62% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное14435 (28.09%)
          Прилагательное5098 (9.92%)
          Глагол13846 (26.94%)
          Местоимение-существительное7372 (14.34%)
          Местоименное прилагательное2495 (4.85%)
          Местоимение-предикатив6 (0.01%)
          Числительное (количественное)643 (1.25%)
          Числительное (порядковое)139 (0.27%)
          Наречие3458 (6.73%)
          Предикатив689 (1.34%)
          Предлог6022 (11.72%)
          Союз5725 (11.14%)
          Междометие1313 (2.55%)
          Вводное слово300 (0.58%)
          Частица4986 (9.70%)
          Причастие614 (1.19%)
          Деепричастие179 (0.35%)
Служебных слов:28398 (55.26%)

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
Существительное261239145.5.001.4.478.71.623233.9.78133.49
Прилагательное345.3143.1.96.00.26.051.7.263.44.71.1.122.8.77.21
Глагол461624209.7.052.359.91.837173.6.52121.8.35
Местоимение-существительное9.29.9475.82.9.02.78.149.11.17.27.1.71.8716.47.17
Местоименное прилагательное183.45.42.11.1.00.23.031.4.681.81.8.19.022.7.33.05
Местоимение-предикатив.00.00.00.02.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.1.731.2.40.30.00.37.03.12.16.92.57.21.02.59.12.00
Числительное (порядковое).92.17.05.07.00.00.02.00.03.00.05.17.03.02.09.07.00
Наречие4.76.3176.8.96.02.30.022.5.893.43.4.40.094.8.84.19
Предикатив.96.752.6.82.47.00.09.00.63.10.66.77.12.00.96.05.02
Предлог56104.31312.001.9.49.68.07.121.2.03.02.61.98.09
Союз136.921172.9.001.1.196.91.36.16.3.91.4710.70.33
Междометие6.21.11.85.51.1.00.17.051.2.33.851.7.10.091.3.12.00
Вводное слово.54.24.851.1.26.02.03.02.26.03.19.28.12.02.42.02.00
Частица8.74.7347.61.5.001.1.094.71.24.56.4.63.407.2.78.24
Причастие4.66.61.37.16.00.05.00.47.052.31.12.03.26.03.05
Деепричастие.33.07.33.40.03.00.00.00.09.021.28.05.00.31.00.00

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
Существительное11172022232424262625
Прилагательное5.57.57.57.88.27.87.58.48.18.1
Глагол14242522222120201920
Местоимение-существительное201411119.18.49.487.97.7
Местоименное прилагательное2.13.73.73.64.44.24.43.83.63.9
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).70.901.21.211.801.11.21
Числительное (порядковое).30.50.10.10.20.20.10.30.10.20
Наречие76.34.94.34.94.44.64.64.75.1
Предикатив1.41.1111.1.80.901.1.90.80
Предлог7.26.18.49.98.910109.49.911
Союз157.86.27.47.28.587.38.37.8
Междометие6.7.9011.21.21.51.81.81.21.5
Вводное слово1.1.50.40.30.20.30.50.40.30.40
Частица7.78.48.976.86.46.66.88.17
Причастие.30.60.80.80.9011.11.31.11.1
Деепричастие.60.30.10.20.20.20.20.30.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая113.40
          .    точка106.26
          -    тире36.59
          !    восклицательный знак9.21
          ?    вопросительный знак14.07
          ...    многоточие7.88
          !..    воскл. знак с многоточием0.03
          ?..    вопр. знак с многоточием0.12
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.52
          "    кавычка5.29
          ()    скобки0.10
          :    двоеточие6.49
          ;    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. Марина Дробкова
 55
2. Ольга Пашнина
 44
3. Олег Рой
 43
4. Ирина Шевченко
 42
5. Катерина Полянская
 41
6. Альбина Нури
 41
7. Михаил Тырин
 41
8. Сергей Недоруб
 41
9. Екатерина Неволина
 41
10. Алексей Верт
 41
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх