fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Злодей не моего романа
Автор: Евгения Чепенко
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:485953
Слов в произведении (СВП):71326
Приблизительно страниц:246
Средняя длина слова, знаков:5.21
Средняя длина предложения (СДП), знаков:42.69
СДП авторского текста, знаков:52.37
СДП диалога, знаков:29.98
Доля диалогов в тексте:30.41%
Доля авторского текста в диалогах:12.49%
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:7663
Активный словарный запас (АСЗ):7337
Активный несловарный запас (АНСЗ):326
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1218.31
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2650.09 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:15298 (21.45% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:56028 (78.55% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное16673 (29.76%)
          Прилагательное6248 (11.15%)
          Глагол15767 (28.14%)
          Местоимение-существительное6817 (12.17%)
          Местоименное прилагательное2479 (4.42%)
          Местоимение-предикатив8 (0.01%)
          Числительное (количественное)585 (1.04%)
          Числительное (порядковое)102 (0.18%)
          Наречие3563 (6.36%)
          Предикатив521 (0.93%)
          Предлог6760 (12.07%)
          Союз4992 (8.91%)
          Междометие677 (1.21%)
          Вводное слово219 (0.39%)
          Частица4320 (7.71%)
          Причастие756 (1.35%)
          Деепричастие150 (0.27%)
Служебных слов:26422 (47.16%)

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
Существительное2916588.55.7.001.2.2510.9629232.8.37123.2.66
Прилагательное429.6201.9.98.00.15.022.3.3234.7.76.222.51.6.19
Глагол521730148.8.001.8.3510.9843162.3.429.72.2.34
Местоимение-существительное8.710416.13.3.00.84.138.3.837.14.9.42.2912.49.19
Местоименное прилагательное194.54.11.81.1.00.20.02.86.251.71.9.10.072.7.39.05
Местоимение-предикатив.00.00.08.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)2.8.861.4.45.19.02.15.00.32.05.79.67.10.00.57.19.02
Числительное (порядковое).86.08.19.05.00.00.00.00.00.00.07.20.02.00.02.00.00
Наречие3.85.5194.8.86.03.37.033.3.343.63.45.085.1.86.12
Предикатив.40.321.5.44.15.00.07.00.27.05.15.61.02.02.67.02.00
Предлог62134.11312.021.7.44.99.24.251.1.03.02.451.9.03
Союз106.723102.6.02.62.076.5.695.24.62.567.4.64.12
Междометие3.5.61.842.2.59.00.08.05.40.02.471.02.05.42.05.03
Вводное слово.39.39.47.52.08.00.02.00.37.07.29.29.00.02.35.02.02
Частица7.14.1314.61.3.001.2.023.3.763.55.7.62.325.9.47.29
Причастие5.51.5.84.29.22.00.08.00.27.022.49.13.00.17.10.00
Деепричастие.35.24.54.13.03.00.00.00.07.05.71.13.00.00.22.00.00

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
Существительное18172225262726272829
Прилагательное7.19.37.28.79.499.89.89.69.3
Глагол15312824232121211921
Местоимение-существительное249.38.17.966.36.65.65.85.6
Местоименное прилагательное1.83.33.83.344.343.63.74
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).70.901.90.80.90.601.80.80
Числительное (порядковое).20.20.10.10.10.10.20.20.10.10
Наречие6.66.64.54.144.24.54.34.84.3
Предикатив1.7.70.60.50.70.40.40.70.40.50
Предлог6.86.51011111010111211
Союз8.15.35.96.56.97.987.26.97.9
Междометие1.7.60.80.90.7011.11.901
Вводное слово.70.40.20.20.20.40.20.10.30.30
Частица6.77.96.55.55.65.65.45.764.2
Причастие.30.50.601.11.61.51.41.31.41.5
Деепричастие.30.20.20.10.30.20.20.20.30.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая114.45
          .    точка127.61
          -    тире23.44
          !    восклицательный знак7.70
          ?    вопросительный знак16.74
          ...    многоточие6.03
          !..    воскл. знак с многоточием0.06
          ?..    вопр. знак с многоточием0.03
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.32
          "    кавычка5.59
          ()    скобки0.56
          :    двоеточие2.34
          ;    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 Чепенко
 46
2. Ника Ёрш
 37
3. Маргарита Блинова
 36
4. Анна Кувайкова
 36
5. Марина Суржевская
 36
6. Кира Стрельникова
 36
7. Мика Ртуть
 36
8. Ева Никольская
 36
9. Анна Чарова
 35
10. Марьяна Сурикова
 35
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх