fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Марготта
Автор: Екатерина Шашкова
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:623343
Слов в произведении (СВП):95071
Приблизительно страниц:321
Средняя длина слова, знаков:5.1
Средняя длина предложения (СДП), знаков:58.92
СДП авторского текста, знаков:75.2
СДП диалога, знаков:43.13
Доля диалогов в тексте:37.28%
Доля авторского текста в диалогах:5.94%
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:10332
Активный словарный запас (АСЗ):9696
Активный несловарный запас (АНСЗ):636
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1181.22
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2731.62 —> 7447-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:25770 (27.11% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:69301 (72.89% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное19290 (27.84%)
          Прилагательное8034 (11.59%)
          Глагол17490 (25.24%)
          Местоимение-существительное8312 (11.99%)
          Местоименное прилагательное3722 (5.37%)
          Местоимение-предикатив16 (0.02%)
          Числительное (количественное)950 (1.37%)
          Числительное (порядковое)207 (0.30%)
          Наречие5672 (8.18%)
          Предикатив748 (1.08%)
          Предлог8446 (12.19%)
          Союз9659 (13.94%)
          Междометие1625 (2.34%)
          Вводное слово428 (0.62%)
          Частица7747 (11.18%)
          Причастие1012 (1.46%)
          Деепричастие194 (0.28%)
Служебных слов:40149 (57.93%)

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
Существительное271538106.4.001.3.3010.9124254.9.67133.6.46
Прилагательное395.8182.21.1.01.70.062.6.513.76.21.193.31.2.11
Глагол281519147.4.021.5.28121.332223.7.27131.7.29
Местоимение-существительное8.79.3276.53.00.96.099.9.796.47.78.9413.41.05
Местоименное прилагательное176.25.62.21.4.00.33.151.6.301.92.2.22.052.8.47.04
Местоимение-предикатив.00.01.06.01.00.00.00.00.01.00.02.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.2.981.4.44.33.04.10.05.13.051.11.1.07.02.49.11.01
Числительное (порядковое)1.3.09.15.01.04.00.01.00.04.01.04.36.01.00.22.05.00
Наречие3.86.9186.41.4.04.44.124.3.855.25.2.60.137.5.83.13
Предикатив.41.401.7.81.29.00.04.00.50.09.75.70.12.07.94.02.01
Предлог52133.21013.022.3.92.74.16.121.1.05.04.831.7.04
Союз159.124153.9.011.2.19101.29.37.81.8413.67.15
Междометие5.51.21.63.81.01.12.041.3.071.21.4.07.091.1.09.02
Вводное слово.50.32.97.91.16.00.01.00.46.09.34.29.10.04.66.01.00
Частица8.35.4358.42.6.001.5.075.4.955.88.7.74.327.7.79.21
Причастие4.9.87.69.32.19.00.04.00.39.022.7.47.09.05.36.11.00
Деепричастие.39.11.32.11.07.00.01.00.06.02.55.15.02.04.30.02.00

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
Существительное13151819202222232323
Прилагательное5.28.378.18.48.89.19.78.711
Глагол10192222212120192019
Местоимение-существительное141312117.97.16.96.56.25.9
Местоименное прилагательное1.944.34.14.24.34.54.44.34.3
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.10.00.00.00
Числительное (колич-ое).701.1.80.901.21.111.11.11.1
Числительное (порядковое).20.20.20.20.20.20.20.30.30.30
Наречие786.46.26.35.75.45.15.55.2
Предикатив1.41.80.80.70.70.80.70.80.70
Предлог5.878.18.59.99.89.99.4109.5
Союз22108.48.68.89.28.89.299.1
Междометие4.81.11.21.21.51.31.71.71.61.7
Вводное слово1.1.90.50.30.30.30.20.30.20.50
Частица12109.48.67.87.87.57.77.26.9
Причастие.30.40.601.111.11.21.41.31.5
Деепричастие.60.20.10.10.10.10.20.10.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая111.69
          .    точка77.33
          -    тире20.53
          !    восклицательный знак10.53
          ?    вопросительный знак16.20
          ...    многоточие10.98
          !..    воскл. знак с многоточием0.01
          ?..    вопр. знак с многоточием0.01
          !!!    тройной воскл. знак0.32
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.59
          "    кавычка5.41
          ()    скобки2.09
          :    двоеточие2.38
          ;    точка с запятой0.04




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. Екатерина Шашкова
 60
2. Катерина Полянская
 43
3. Андрей Буторин
 43
4. Олег Рой
 42
5. Елизавета Шумская
 42
6. Сергей Ковалёв
 42
7. Олег Говда
 42
8. Алекс Кош
 42
9. Алла Вологжанина
 42
10. Ольга Болдырева
 42
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх