fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Денег нет, но ты держись!
Автор: Кристина Юраш
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:467225
Слов в произведении (СВП):69976
Приблизительно страниц:239
Средняя длина слова, знаков:5.16
Средняя длина предложения (СДП), знаков:54.75
СДП авторского текста, знаков:65.02
СДП диалога, знаков:49.21
Доля диалогов в тексте:58.45%
Доля авторского текста в диалогах:4.62%
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:8838
Активный словарный запас (АСЗ):8522
Активный несловарный запас (АНСЗ):316
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1156.56
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2689.49 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:16831 (24.05% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:53145 (75.95% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное16797 (31.61%)
          Прилагательное5114 (9.62%)
          Глагол14329 (26.96%)
          Местоимение-существительное7158 (13.47%)
          Местоименное прилагательное3191 (6.00%)
          Местоимение-предикатив17 (0.03%)
          Числительное (количественное)728 (1.37%)
          Числительное (порядковое)118 (0.22%)
          Наречие2959 (5.57%)
          Предикатив577 (1.09%)
          Предлог6243 (11.75%)
          Союз5251 (9.88%)
          Междометие1144 (2.15%)
          Вводное слово131 (0.25%)
          Частица4562 (8.58%)
          Причастие671 (1.26%)
          Деепричастие356 (0.67%)
Служебных слов:28053 (52.79%)

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
Существительное351344129.9.001.4.167.81.529244.4.40133.31.5
Прилагательное413.8141.6.82.02.38.021.1.452.94.2.58.072.6.69.26
Глагол5014242413.122.4.238.6.9632173.6.31112.1.36
Местоимение-существительное119.1466.13.021.088.5175.1.89.3513.431.1
Местоименное прилагательное2566.43.84.00.28.031.5.312.31.8.30.072.5.51.15
Местоимение-предикатив.00.00.08.00.02.00.00.00.00.00.02.02.02.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)5.4.771.6.30.15.03.56.00.18.05.63.76.13.03.41.13.03
Числительное (порядковое)1.1.07.26.03.00.00.02.00.02.00.02.25.00.00.05.02.00
Наречие4.15.5145.11.3.00.33.022.543.21.9.59.074.5.54.16
Предикатив.76.431.8.81.48.00.10.00.48.15.61.66.20.00.76.02.07
Предлог54115.39.714.022.1.71.84.16.031.1.12.00.941.5.08
Союз145.819143.00.94.125.3.826.24.31.3.208.3.63.45
Междометие6.6.821.54.51.1.02.07.00.58.18.54.92.31.00.63.07.08
Вводное слово.16.13.49.38.07.02.02.00.18.02.16.16.00.02.18.00.00
Частица6.95.3298.21.7.001.103.4.974.75.4.64.185.8.38.18
Причастие4.6.74.63.43.16.00.07.00.41.001.9.48.13.00.40.12.03
Деепричастие.76.18.76.30.07.00.03.00.07.102.9.12.07.00.23.00.03

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
Существительное11202025262928292827
Прилагательное5.47.56.66.97.96.77.67.37.88.5
Глагол19232723212019192018
Местоимение-существительное2015119.87.97.47.17.77.57.4
Местоименное прилагательное2.43.94.34.54.74.95.45.35.55.7
Местоимение-предикатив.00.10.00.00.00.00.00.00.10.00
Числительное (колич-ое)11.21.21.2.901.11.11.1.701
Числительное (порядковое).30.10.20.20.10.20.20.20.20.10
Наречие5.95.74.13.73.53.94.13.943.9
Предикатив21.2.80.70.60.50.70.50.60.30
Предлог6.35.77.99.41110109.99.710
Союз136.46.56.27.17.68.46.67.17
Междометие3.91.11.31.41.11.51.71.31.41.7
Вводное слово.40.20.20.20.20.10.10.10.10.30
Частица7.98.27.86.25.75.55.66.55.86.8
Причастие.30.40.801.11.11.31.31.31.41.2
Деепричастие.90.50.90.60.60.40.30.40.50.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая112.60
          .    точка74.48
          -    тире29.90
          !    восклицательный знак27.32
          ?    вопросительный знак12.13
          ...    многоточие11.98
          !..    воскл. знак с многоточием0.01
          ?..    вопр. знак с многоточием0.01
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.00
          "    кавычка11.16
          ()    скобки0.07
          :    двоеточие1.40
          ;    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. Кристина Юраш
 49
2. Дмитрий Дашко
 39
3. Ольга Пашнина
 38
4. Олег Рой
 38
5. Артём Тихомиров
 37
6. Наталья Косухина
 37
7. Милена Завойчинская
 37
8. Александра Руда
 37
9. Андрей Белянин
 37
10. Zотов
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх