fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Невеста
Автор: Екатерина Насута
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:874066
Слов в произведении (СВП):133695
Приблизительно страниц:451
Средняя длина слова, знаков:5.09
Средняя длина предложения (СДП), знаков:41.72
СДП авторского текста, знаков:46.23
СДП диалога, знаков:34.05
Доля диалогов в тексте:30.4%
Доля авторского текста в диалогах:4.6%
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:10760
Активный словарный запас (АСЗ):10375
Активный несловарный запас (АНСЗ):385
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1206.32
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2707.03 —> 7823-е место в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:9421.80
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:31508 (23.57% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:102187 (76.43% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное29496 (28.86%)
          Прилагательное11492 (11.25%)
          Глагол27613 (27.02%)
          Местоимение-существительное10338 (10.12%)
          Местоименное прилагательное5300 (5.19%)
          Местоимение-предикатив22 (0.02%)
          Числительное (количественное)1229 (1.20%)
          Числительное (порядковое)211 (0.21%)
          Наречие6546 (6.41%)
          Предикатив1436 (1.41%)
          Предлог10176 (9.96%)
          Союз12652 (12.38%)
          Междометие2542 (2.49%)
          Вводное слово493 (0.48%)
          Частица9166 (8.97%)
          Причастие1380 (1.35%)
          Деепричастие307 (0.30%)
Служебных слов:50996 (49.90%)

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
Существительное2916517.39.3.041.3.188.91.422244.9.55133.9.56
Прилагательное417.1121.81.6.01.30.042.2.563.56.91.8.083.31.4.28
Глагол421929118.1.041.6.36101.831205.5.26131.7.68
Местоимение-существительное7.27.53642.2.061.2.056.71.23.55.4.46.4313.55.07
Местоименное прилагательное184.19.62.51.6.00.28.161.8.382.12.30.072.7.35.04
Местоимение-предикатив.00.00.12.01.01.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.5.621.3.40.20.02.22.05.09.21.561.1.19.01.81.08.00
Числительное (порядковое).89.06.19.04.06.00.02.01.06.00.09.15.03.01.07.02.00
Наречие4.76.4154.81.4.01.54.053.1.712.84.8.68.114.9.70.14
Предикатив1.1.512.21.1.35.00.13.01.50.15.59.91.26.00.79.06.01
Предлог51123.28.511.001.3.43.75.25.141.1.11.01.951.1.09
Союз221022134.6.01.91.168.91.37.76.51.809.1.90.19
Междометие6.11.524.71.3.00.11.021.4.241.31.3.15.071.4.20.06
Вводное слово.43.21.75.73.12.01.01.02.32.05.35.45.03.02.31.03.00
Частица8.85.2374.51.9.001.4.014.2.984.35.4.59.246.5.51.20
Причастие4.71.2.73.31.14.00.07.02.41.102.3.50.21.02.31.20.02
Деепричастие.54.18.29.11.06.00.01.00.13.03.62.12.00.02.40.02.00

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
Существительное16212222242425252625
Прилагательное7.37.78.298.78.79.79.89.510
Глагол12262624222220212121
Местоимение-существительное169.476.76.25.75.65.265.8
Местоименное прилагательное2.63.64.23.944.64.84.754.5
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)11.1.9011.1.801.90.70.60
Числительное (порядковое).20.20.20.10.10.20.10.10.20.10
Наречие5.25.85.74.74.84.74.454.54.8
Предикатив2.11.21.1.90.90.90.80.70.90.90
Предлог5.6688.68.58.88.98.58.78.9
Союз197.37.48.38.598.68.38.28
Междометие3.9.901.31.82.22.21.91.91.61.6
Вводное слово1.50.20.20.20.30.20.40.20.30
Частица6.28.67.776.66.37.276.16.7
Причастие.40.8011.11.21.11.31.51.21.5
Деепричастие.20.20.20.20.30.30.20.20.30.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая118.21
          .    точка129.10
          -    тире22.93
          !    восклицательный знак0.87
          ?    вопросительный знак14.59
          ...    многоточие22.18
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.01
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.02
          "    кавычка0.67
          ()    скобки0.01
          :    двоеточие3.52
          ;    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 Насута
 50
2. Вера Камша
 39
3. Александр Громов
 38
4. Наталья Игнатова
 38
5. Ольга Пашнина
 38
6. Ольга Онойко
 37
7. Ирина Шевченко
 37
8. Екатерина Звонцова
 37
9. Олег Рой
 37
10. Вероника Иванова
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх