FantLab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Академия попаданцев
Авторы: Мария Боталова, Екатерина Флат
Дата проведения анализа: 26 июня 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:621799
Слов в произведении (СВП):89055
Приблизительно страниц:311
Средняя длина слова, знаков:5.28
Средняя длина предложения (СДП), знаков:56.46
СДП авторского текста, знаков:66.29
СДП диалога, знаков:47.71
Доля диалогов в тексте:44.76%
Доля авторского текста в диалогах:11.93%
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:8719
Активный словарный запас (АСЗ):8208
Активный несловарный запас (АНСЗ):511
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1147.78
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2582.04 —> 9498-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:22636 (25.42% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:66419 (74.58% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное15553 (23.42%)
          Прилагательное5913 (8.90%)
          Глагол15576 (23.45%)
          Местоимение-существительное6815 (10.26%)
          Местоименное прилагательное2390 (3.60%)
          Местоимение-предикатив29 (0.04%)
          Числительное (количественное)130 (0.20%)
          Числительное (порядковое)68 (0.10%)
          Наречие2676 (4.03%)
          Предикатив119 (0.18%)
          Предлог7162 (10.78%)
          Союз3057 (4.60%)
          Междометие86 (0.13%)
          Вводное слово7 (0.01%)
          Частица3033 (4.57%)
          Причастие902 (1.36%)
          Деепричастие122 (0.18%)
Служебных слов:22701 (34.18%)

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
Существительное361860156.5.00.46.107.7.433220.10.007.64.2.48
Прилагательное687.3202.5.80.00.07.05.70.023.93.7.05.001.11.7.19
Глагол442129257.1.36.39.079.9.415410.00.006.83.2.12
Местоимение-существительное6.49475.13.2.10.22.148.6.149.83.6.00.0012.48.17
Местоименное прилагательное237.55.32.71.4.00.14.07.87.021.2.39.00.001.4.36.00
Местоимение-предикатив.02.02.22.05.00.00.00.00.02.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.4.27.24.12.07.00.05.00.02.00.10.05.00.00.02.00.00
Числительное (порядковое).82.02.02.00.02.00.02.00.00.00.10.02.00.00.00.05.00
Наречие2.16.1185.6.72.02.02.001.3.244.21.5.00.003.21.07
Предикатив.05.141.3.14.02.00.00.00.00.00.05.02.00.00.00.00.00
Предлог78192.21617.05.53.68.41.00.17.00.02.00.072.9.00
Союз6.56.1185.11.4.02.07.024.6.005.3.60.00.004.7.94.31
Междометие.24.07.14.22.05.00.00.00.02.00.05.07.00.00.05.00.00
Вводное слово.00.02.02.00.02.00.00.00.00.00.02.00.00.00.00.00.00
Частица22.7461.4.80.00.00.001.6.002.9.41.02.00.87.68.07
Причастие7.41.91.1.68.19.00.00.02.58.003.4.34.00.00.12.24.00
Деепричастие.29.22.14.07.02.00.00.00.05.001.8.00.00.00.00.00.02

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
Существительное14182123242727282830
Прилагательное7.87.87.78.49.1109.99.91011
Глагол19282728272424232324
Местоимение-существительное221713119.38.17.97.77.16.1
Местоименное прилагательное2.63.94.13.63.83.64.53.74.64
Местоимение-предикатив.00.00.10.00.10.00.00.10.00.00
Числительное (колич-ое).20.30.20.20.20.30.10.10.10.30
Числительное (порядковое).20.10.10.10.10.10.20.10.10.00
Наречие6.45.44.84.13.83.93.23.73.93.2
Предикатив.30.10.20.20.30.10.20.20.10.30
Предлог109.31111111112131111
Союз104.13.63.84.34.74.84.74.33.7
Междометие1.2.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Вводное слово.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Частица4.35.15.95.55.34.64.53.64.34.1
Причастие.901.11.11.21.21.41.71.72.11.8
Деепричастие.70.30.10.20.10.20.10.10.00.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая119.78
          .    точка91.72
          -    тире32.69
          !    восклицательный знак9.78
          ?    вопросительный знак16.02
          ...    многоточие5.49
          !..    воскл. знак с многоточием0.03
          ?..    вопр. знак с многоточием0.19
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.89
          "    кавычка4.66
          ()    скобки0.19
          :    двоеточие3.82
          ;    точка с запятой0.01




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! Это произведение писал не один автор, а два, поэтому анализ не может показать точные результаты из-за смешения авторских стилей. Проверка авторства для данного произведения не может претендовать на верный результат.

АвторСовпадение с лингвопрофилем автора (в условных единицах)
1. Мария Боталова
 45
2. Екатерина Флат
 44
3. Наталья Жильцова
 43
4. Катерина Полянская
 43
5. Екатерина Богданова
 43
6. Анна Одувалова
 43
7. Анна Кувайкова
 41
8. Елена Кароль
 41
9. Алекс Кош
 41
10. Елена Малиновская
 41
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх