fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Горячая афера
Автор: Анна Одувалова
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:435386
Слов в произведении (СВП):62631
Приблизительно страниц:229
Средняя длина слова, знаков:5.52
Средняя длина предложения (СДП), знаков:63.96
СДП авторского текста, знаков:83.3
СДП диалога, знаков:47.62
Доля диалогов в тексте:40.5%
Доля авторского текста в диалогах:5.16%
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:7748
Активный словарный запас (АСЗ):7491
Активный несловарный запас (АНСЗ):257
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1225.77
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2766.18 —> 6884-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:13703 (21.88% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:48928 (78.12% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное13763 (28.13%)
          Прилагательное6494 (13.27%)
          Глагол12477 (25.50%)
          Местоимение-существительное3977 (8.13%)
          Местоименное прилагательное2348 (4.80%)
          Местоимение-предикатив11 (0.02%)
          Числительное (количественное)573 (1.17%)
          Числительное (порядковое)98 (0.20%)
          Наречие3117 (6.37%)
          Предикатив497 (1.02%)
          Предлог5264 (10.76%)
          Союз5352 (10.94%)
          Междометие954 (1.95%)
          Вводное слово137 (0.28%)
          Частица4187 (8.56%)
          Причастие1030 (2.11%)
          Деепричастие119 (0.24%)
Служебных слов:22349 (45.68%)

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
Существительное3116456.27.6.001.1.309.4122314.9.30124.4.46
Прилагательное5210191.51.1.00.40.062.3.364.59.91.6.042.92.1.17
Глагол392428118.6.082.15121.336204.23133.6.38
Местоимение-существительное6.37.8233.41.9.04.65.025.6.724.13.9.34.5112.61.04
Местоименное прилагательное174.77.51.5.87.00.42.041.7.4821.5.29.103.6.46.00
Местоимение-предикатив.00.00.11.00.00.00.00.00.00.00.00.02.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.21.71.6.36.13.02.15.02.27.08.80.95.08.02.21.29.00
Числительное (порядковое)1.1.04.13.00.04.00.02.00.04.00.02.25.00.00.11.04.00
Наречие49.2163.4.95.00.76.002.8.743.14.74.115.31.3.11
Предикатив.57.532.9.61.21.00.10.02.68.06.53.46.08.00.63.04.02
Предлог501628.213.001.9.87.97.08.131.4.04.02.552.6.04
Союз1512258.93.4.04.87.106.1.866.64.4.70.329.52.30
Междометие4.71.21.13.4.91.00.02.021.2.21.651.3.15.021.1.11.02
Вводное слово.17.13.46.40.13.00.02.00.27.00.17.17.06.00.46.02.00
Частица6.16.2364.31.3.001.3.043.614.55.3.44.175.4.95.23
Причастие8.51.7.67.38.19.00.04.00.74.043.8.99.19.02.36.21.00
Деепричастие.30.11.21.15.06.00.02.00.02.02.65.08.04.00.23.04.00

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
Существительное17171920222324252626
Прилагательное8.29.49.310111211101212
Глагол12272725232020191820
Местоимение-существительное1896.96.24.75.24.74.54.84.4
Местоименное прилагательное3.14.33.53.83.83.83.944.34.5
Местоимение-предикатив.00.10.00.00.00.00.00.10.00.10
Числительное (колич-ое).701.1111.21.11.211.60
Числительное (порядковое).20.20.10.30.20.10.10.20.10.20
Наречие8.16.55.24.84.73.94.44.94.94.4
Предикатив21.1.80.90.70.60.70.40.60.80
Предлог7.45.57.78.69.29.49.49.99.99.7
Союз116.58.19.59.39.99.89.298
Междометие3.5.80.901.41.51.81.51.31.21.7
Вводное слово.60.60.30.10.10.10.10.00.10.10
Частица7.7108.47.26.36.96.17.16.16.2
Причастие.4011.41.41.8222.221.5
Деепричастие.40.10.10.10.20.10.30.20.10.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая111.24
          .    точка87.24
          -    тире27.69
          !    восклицательный знак7.12
          ?    вопросительный знак8.59
          ...    многоточие4.45
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.06
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.10
          "    кавычка2.65
          ()    скобки0.06
          :    двоеточие1.74
          ;    точка с запятой0.08




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. Анна Одувалова
 46
2. Александра Лисина
 38
3. Катерина Полянская
 38
4. Ольга Пашнина
 38
5. Дмитрий Воронин
 38
6. Юлия Фирсанова
 37
7. Ольга Болдырева
 37
8. Анна Кувайкова
 37
9. Елизавета Шумская
 37
10. Ольга Воскресенская
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх