fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Невеста Стального принца
Автор: Валерия Чернованова
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:431193
Слов в произведении (СВП):63176
Приблизительно страниц:217
Средняя длина слова, знаков:5.2
Средняя длина предложения (СДП), знаков:65.38
СДП авторского текста, знаков:73.71
СДП диалога, знаков:52.5
Доля диалогов в тексте:31.57%
Доля авторского текста в диалогах:15.13%
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:8352
Активный словарный запас (АСЗ):7820
Активный несловарный запас (АНСЗ):532
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1196.84
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2762.24 —> 6950-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:15928 (25.21% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:47248 (74.79% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное13235 (28.01%)
          Прилагательное5188 (10.98%)
          Глагол11691 (24.74%)
          Местоимение-существительное5122 (10.84%)
          Местоименное прилагательное3046 (6.45%)
          Местоимение-предикатив7 (0.01%)
          Числительное (количественное)567 (1.20%)
          Числительное (порядковое)171 (0.36%)
          Наречие3060 (6.48%)
          Предикатив509 (1.08%)
          Предлог6068 (12.84%)
          Союз5521 (11.69%)
          Междометие976 (2.07%)
          Вводное слово295 (0.62%)
          Частица5079 (10.75%)
          Причастие712 (1.51%)
          Деепричастие170 (0.36%)
Служебных слов:26284 (55.63%)

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
Существительное2914359.99.021.4.359.21.224263.7.54163.2.46
Прилагательное416.1162.31.2.00.50.072.823.86.41.1331.4.43
Глагол341424149.9.021.2.468.2138183.7.33121.7.50
Местоимение-существительное9.57.5265.73.4.02.80.158.1.987.57.84.5411.65.19
Местоименное прилагательное247.861.82.00.19.321.4.322.61.9.33.073.8.78.11
Местоимение-предикатив.00.02.07.00.00.00.00.00.00.00.02.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)31.11.2.48.43.02.35.07.19.061.71.06.02.69.19.02
Числительное (порядковое)2.2.04.09.00.02.00.04.00.02.02.07.24.04.00.11.07.00
Наречие3.65.9174.51.3.02.56.002.9.394.24.4.54.375.8.95.19
Предикатив.63.391.9.98.37.00.09.00.48.13.541.3.11.04.74.06.00
Предлог52143.41516.021.31.1.71.33.111.4.07.001.21.9.04
Союз137.722134.1.02.91.178.3.8085.91.2112.74.26
Междометие4.8.761.341.3.00.13.06.78.06.951.4.09.091.2.09.06
Вводное слово.54.301.1.85.24.00.07.00.41.07.54.43.07.00.50.02.00
Частица7.75.4346.22.5.001.9.024.1.846.37.2.87.359.6.95.17
Причастие4.71.3.59.48.32.00.00.06.32.063.52.22.04.41.13.00
Деепричастие.54.11.26.15.11.00.00.00.13.06.85.13.04.00.52.00.00

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
Существительное11172020242324242323
Прилагательное6.67.87.18.48.88.58.59.28.68.9
Глагол17182022212020191919
Местоимение-существительное1212119.28.67.17.56.26.76.3
Местоименное прилагательное3.25.24.75.25.25.24.74.555.7
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).901.901.80.80.90.80.801
Числительное (порядковое).20.20.30.20.30.30.20.30.30.30
Наречие6.86.65.74.84.34.64.44.74.44.7
Предикатив1.9.801.2.90.70.50.60.50.30.80
Предлог8.18.29.3109.59.710111010
Союз1498.37.87.49.399.2119
Междометие4.21.21.31.31.41.311.81.21.4
Вводное слово1.5.80.60.40.20.20.20.30.30.20
Частица12118.77.87.17.86.97.87.37.6
Причастие.30.50.90.901.11.21.31.51.31.5
Деепричастие.60.20.20.20.20.30.30.30.30.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая130.56
          .    точка79.44
          -    тире21.61
          !    восклицательный знак5.95
          ?    вопросительный знак12.05
          ...    многоточие7.06
          !..    воскл. знак с многоточием0.05
          ?..    вопр. знак с многоточием0.05
          !!!    тройной воскл. знак0.08
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.60
          "    кавычка8.37
          ()    скобки1.99
          :    двоеточие4.40
          ;    точка с запятой0.13




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. Валерия Чернованова
 50
2. Катерина Полянская
 42
3. Ева Никольская
 42
4. Софья Ролдугина
 40
5. Александра Черчень
 40
6. Олег Рой
 40
7. Ольга Болдырева
 40
8. Милена Завойчинская
 39
9. Дарья Снежная
 39
10. Наталья Жильцова
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх