fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Закон притяжения
Автор: Евгения Гордеева
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:524362
Слов в произведении (СВП):74672
Приблизительно страниц:261
Средняя длина слова, знаков:5.28
Средняя длина предложения (СДП), знаков:52.29
СДП авторского текста, знаков:68.27
СДП диалога, знаков:40.86
Доля диалогов в тексте:45.68%
Доля авторского текста в диалогах:11.28%
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:9537
Активный словарный запас (АСЗ):8960
Активный несловарный запас (АНСЗ):577
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1215.55
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2817.74 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:17525 (23.47% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:57147 (76.53% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное17603 (30.80%)
          Прилагательное5619 (9.83%)
          Глагол14485 (25.35%)
          Местоимение-существительное7243 (12.67%)
          Местоименное прилагательное3566 (6.24%)
          Местоимение-предикатив11 (0.02%)
          Числительное (количественное)600 (1.05%)
          Числительное (порядковое)178 (0.31%)
          Наречие3089 (5.41%)
          Предикатив522 (0.91%)
          Предлог6825 (11.94%)
          Союз5649 (9.89%)
          Междометие1300 (2.27%)
          Вводное слово144 (0.25%)
          Частица4770 (8.35%)
          Причастие951 (1.66%)
          Деепричастие158 (0.28%)
Служебных слов:29666 (51.91%)

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
Существительное361346129.6.001.2.327.7.9227235.3.31144.4.69
Прилагательное424.7161.71.5.00.26.101.2.193.93.4.79.022.31.1.15
Глагол4115231812.101.5.398.9837173.4.21102.7.52
Местоимение-существительное149.7347.84.6.00.87.167.7.719.85.9.77.3913.63.15
Местоименное прилагательное287.36.21.91.00.47.151.2.372.31.5.39.102.8.79.06
Местоимение-предикатив.00.00.05.00.00.00.00.00.00.00.02.02.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.7.891.6.21.23.00.13.02.18.02.48.50.10.03.45.13.02
Числительное (порядковое)1.3.10.23.02.06.00.00.03.03.00.13.47.00.02.06.05.00
Наречие44.7155.61.2.02.32.082.2.403.32.3.50.033.1.73.23
Предикатив.68.341.4.79.26.00.05.00.32.08.64.69.18.02.66.02.00
Предлог54125.21316.001.6.63.79.05.19.92.03.02.852.1.00
Союз146.120133.6.03.81.265.9.735.65.2.90.159.3.84.11
Междометие5.7.951.74.81.4.00.13.02.74.13.951.2.16.021.21.02
Вводное слово.34.10.40.35.05.00.02.02.16.03.03.31.05.00.15.00.00
Частица7.34326.91.8.021.1.0531.14.35.7.52.245.7.66.13
Причастие6.6.79.79.50.32.00.03.03.39.052.6.56.18.00.37.08.00
Деепричастие.42.13.29.16.10.00.00.00.02.00.93.06.03.00.26.00.00

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
Существительное15182324262628272828
Прилагательное5.67.17.2788.48.38.298.7
Глагол16212323212120201720
Местоимение-существительное1915129.6876.26.26.26.7
Местоименное прилагательное2.454.75.54.85.15.56.25.24.9
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).70.90.80.7011.90.701.11
Числительное (порядковое).40.10.20.30.30.30.30.10.20.30
Наречие5.864.34.13.33.43.93.63.83.6
Предикатив1.7.80.50.70.60.50.50.70.60.50
Предлог6.17.39.59.811101010119.3
Союз137.76.16.36.77.37.77.28.17.5
Междометие4.81.11.21.21.51.71.41.81.41.2
Вводное слово.50.30.20.10.20.10.10.10.10.00
Частица7.78.56.965.96.15.65.76.35.6
Причастие.50.70.901.41.41.31.52.12.12
Деепричастие.30.10.20.20.20.20.30.30.30.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая107.39
          .    точка80.34
          -    тире39.63
          !    восклицательный знак24.84
          ?    вопросительный знак16.61
          ...    многоточие14.28
          !..    воскл. знак с многоточием0.13
          ?..    вопр. знак с многоточием0.32
          !!!    тройной воскл. знак0.46
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.98
          "    кавычка4.65
          ()    скобки0.03
          :    двоеточие1.96
          ;    точка с запятой0.03




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».


Внимание! Проверка авторства для данного произведения не может претендовать на верный результат.

АвторСовпадение с лингвопрофилем автора (в условных единицах)
1. Милена Завойчинская
 44
2. Ева Никольская
 42
3. Олег Рой
 42
4. Дмитрий Дашко
 41
5. Ирина Шевченко
 41
6. Сергей Ковалёв
 41
7. Ника Ёрш
 41
8. Екатерина Богданова
 41
9. Ольга Пашнина
 41
10. Наталья Жильцова
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх