fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: И целой Вселенной мало!
Автор: Евгения Барбуца
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:442371
Слов в произведении (СВП):61599
Приблизительно страниц:217
Средняя длина слова, знаков:5.31
Средняя длина предложения (СДП), знаков:51.81
СДП авторского текста, знаков:59.2
СДП диалога, знаков:44.59
Доля диалогов в тексте:43.56%
Доля авторского текста в диалогах:16.83%
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:7662
Активный словарный запас (АСЗ):7340
Активный несловарный запас (АНСЗ):322
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1184.50
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2677.86 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:15052 (24.44% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:46547 (75.56% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное14247 (30.61%)
          Прилагательное5423 (11.65%)
          Глагол11586 (24.89%)
          Местоимение-существительное5741 (12.33%)
          Местоименное прилагательное2560 (5.50%)
          Местоимение-предикатив7 (0.02%)
          Числительное (количественное)548 (1.18%)
          Числительное (порядковое)77 (0.17%)
          Наречие2671 (5.74%)
          Предикатив569 (1.22%)
          Предлог5513 (11.84%)
          Союз4744 (10.19%)
          Междометие987 (2.12%)
          Вводное слово155 (0.33%)
          Частица4349 (9.34%)
          Причастие1021 (2.19%)
          Деепричастие195 (0.42%)
Служебных слов:24251 (52.10%)

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
Существительное391639126.8.021.2.218.91.625194.1.37146.4.47
Прилагательное525.4162.91.2.00.33.001.4.163.84.9.84.062.41.3.27
Глагол391924179.1.061.8.168.21.532143.4.16103.7.31
Местоимение-существительное108.2356.62.6.021.1.106.817.65.60.5616.66.23
Местоименное прилагательное23553.21.1.00.33.12.99.521.92.1.16.082.8.56.06
Местоимение-предикатив.00.00.06.02.00.00.00.00.02.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.51.51.1.45.14.00.21.00.23.04.99.51.02.00.72.14.02
Числительное (порядковое).64.14.16.04.04.00.00.00.06.00.06.17.00.00.06.04.00
Наречие3.36.3145.3.85.00.41.002.5.623.23.3.56.084.4.82.08
Предикатив.70.622.81.1.33.00.14.00.62.19.54.51.10.02.82.02.00
Предлог49154.21315.021.4.47.52.06.121.4.00.001.12.2.02
Союз147.916153.5.021.2.085.91.375.31.298.6.93.35
Междометие5.91.51.53.21.3.00.14.02.62.12.661.5.08.04.95.29.14
Вводное слово.41.21.39.51.00.00.00.00.12.14.25.29.04.00.21.02.04
Частица75.9366.31.5.001.2.083.514.27.7.64.166.5.97.23
Причастие7.11.11.6.72.33.00.08.00.39.143.1.80.25.02.51.27.02
Деепричастие.23.14.74.06.04.00.02.00.06.041.8.06.02.00.31.02.00

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
Существительное12182223242828282830
Прилагательное6.67.97.88.59.69.310101011
Глагол15202222222020191816
Местоимение-существительное151311108.17.366.676.5
Местоименное прилагательное3.34.74.54.34.644.344.14.5
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).601.2.801.11.80.901.80.90
Числительное (порядковое).20.10.20.10.10.00.30.10.00.00
Наречие6.55.34.243.53.843.93.73.8
Предикатив1.61.2.901.2.90.70.70.50.80.80
Предлог8.47.48.49.39.61099.51110
Союз158.66.566.86.3776.76.8
Междометие4.5.901.111.31.41.41.31.41.3
Вводное слово.70.30.30.20.10.10.00.10.10.20
Частица8.69.57.976.46.66.56.16.25.7
Причастие.7011.51.71.82.22.52.22.11.8
Деепричастие.90.40.30.10.20.20.10.40.10.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая113.59
          .    точка115.33
          -    тире44.48
          !    восклицательный знак4.77
          ?    вопросительный знак14.85
          ...    многоточие2.78
          !..    воскл. знак с многоточием0.06
          ?..    вопр. знак с многоточием0.08
          !!!    тройной воскл. знак0.03
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.97
          "    кавычка2.63
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие0.89
          ;    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. Евгения Барбуца
 55
2. Наталья Жильцова
 40
3. Алекс Кош
 39
4. Дарья Кузнецова
 39
5. Сергей Костин
 39
6. Александр Дихнов
 39
7. Игорь Шенгальц
 39
8. Дмитрий Владимирович Лазарев
 39
9. Елена Малиновская
 39
10. Ирина Матлак
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх