fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Невеста на ужин
Автор: Екатерина Богданова
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:567651
Слов в произведении (СВП):80194
Приблизительно страниц:268
Средняя длина слова, знаков:5.05
Средняя длина предложения (СДП), знаков:55.73
СДП авторского текста, знаков:66.9
СДП диалога, знаков:46.89
Доля диалогов в тексте:47%
Доля авторского текста в диалогах:19.75%
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:9393
Активный словарный запас (АСЗ):8754
Активный несловарный запас (АНСЗ):639
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1144.10
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2654.06 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:21066 (26.27% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:59128 (73.73% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное16149 (27.31%)
          Прилагательное5688 (9.62%)
          Глагол16221 (27.43%)
          Местоимение-существительное7561 (12.79%)
          Местоименное прилагательное3136 (5.30%)
          Местоимение-предикатив20 (0.03%)
          Числительное (количественное)648 (1.10%)
          Числительное (порядковое)117 (0.20%)
          Наречие3611 (6.11%)
          Предикатив699 (1.18%)
          Предлог6938 (11.73%)
          Союз8079 (13.66%)
          Междометие1475 (2.49%)
          Вводное слово397 (0.67%)
          Частица6536 (11.05%)
          Причастие940 (1.59%)
          Деепричастие179 (0.30%)
Служебных слов:34321 (58.05%)

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
Существительное271244107.001.4.247.91.125264.3.80143.2.46
Прилагательное305152.11.6.00.39.011.7.314.15.31.5.313.31.1.25
Глагол351425187.9.121.7.288.81.331214.77131.9.42
Местоимение-существительное118.2288.34.2.01.73.127.61.37.77.21.3.8515.80.24
Местоименное прилагательное205.15.22.41.8.00.22.031.521.92.25.072.5.70.01
Местоимение-предикатив.01.00.06.06.00.00.00.00.01.00.03.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.2.461.5.30.25.00.31.03.15.071.1.65.07.01.50.10.01
Числительное (порядковое)1.06.15.03.00.00.01.00.00.00.15.12.01.01.04.01.00
Наречие44.5145.61.2.01.40.002.4.623.43.9.85.215.5.64.15
Предикатив.80.461.4.93.27.00.10.00.37.10.40.82.33.061.1.07.01
Предлог55113.21112.001.5.55.77.10.091.3.01.00.702.00
Союз167.927163.7.07.90.158.41.18.37.81.31.3121.3.15
Междометие5.711.55.9.98.00.12.01.87.121.11.4.13.101.2.25.07
Вводное слово.43.36.961.31.00.03.00.34.07.30.52.12.03.71.03.01
Частица9.15.5378.12.3.001.124.1.986.18.9.73.408.1.79.31
Причастие4.9.73.89.70.15.00.07.01.40.102.7.74.31.04.28.15.01
Деепричастие.44.18.21.15.01.00.00.00.07.04.70.13.00.00.46.00.00

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
Существительное9.5151821232324252523
Прилагательное4.766.67.87.77.57.787.47.6
Глагол20202222222222192119
Местоимение-существительное131712108.17.376.86.17.3
Местоименное прилагательное1.73.54.54.444.34.34.35.15
Местоимение-предикатив.10.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).40.90.70.701.111.11.2.70.80
Числительное (порядковое).10.20.20.20.10.10.20.10.10.10
Наречие5.36.25.24.54.64.23.93.83.74.6
Предикатив1.7.901.1.90.60.70.70.70.90.70
Предлог5.26.88.88.99.31010109.412
Союз209.78.188.39.28.78.49.89.8
Междометие4.41.41.61.41.91.81.91.61.41.4
Вводное слово.60.80.60.60.40.40.30.50.50.30
Частица121197.67.47.26.97.77.86.9
Причастие.40.50.8011.31.41.61.71.41.3
Деепричастие.30.20.20.20.10.30.30.20.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая143.22
          .    точка91.81
          -    тире44.04
          !    восклицательный знак13.73
          ?    вопросительный знак17.76
          ...    многоточие3.84
          !..    воскл. знак с многоточием0.05
          ?..    вопр. знак с многоточием0.01
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.55
          "    кавычка1.77
          ()    скобки0.61
          :    двоеточие2.59
          ;    точка с запятой0.09




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 Богданова
 48
2. Милена Завойчинская
 42
3. Андрей Буторин
 39
4. Ольга Пашнина
 39
5. Катерина Полянская
 39
6. Ирина Шевченко
 39
7. Олег Дивов
 38
8. Евгений Щепетнов
 38
9. Дмитрий Дашко
 38
10. Наталья Жильцова
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх