fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Невеста на одну ночь. Меж двух огней
Автор: Екатерина Флат
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:451185
Слов в произведении (СВП):70577
Приблизительно страниц:233
Средняя длина слова, знаков:4.99
Средняя длина предложения (СДП), знаков:57.37
СДП авторского текста, знаков:62.67
СДП диалога, знаков:52.58
Доля диалогов в тексте:48.24%
Доля авторского текста в диалогах:3.65%
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:6223
Активный словарный запас (АСЗ):6003
Активный несловарный запас (АНСЗ):220
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:999.65
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2161.47 —> 11889-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:21078 (29.87% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:49499 (70.13% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное13173 (26.61%)
          Прилагательное5301 (10.71%)
          Глагол12683 (25.62%)
          Местоимение-существительное7039 (14.22%)
          Местоименное прилагательное3558 (7.19%)
          Местоимение-предикатив9 (0.02%)
          Числительное (количественное)616 (1.24%)
          Числительное (порядковое)140 (0.28%)
          Наречие4341 (8.77%)
          Предикатив811 (1.64%)
          Предлог5738 (11.59%)
          Союз6827 (13.79%)
          Междометие1588 (3.21%)
          Вводное слово199 (0.40%)
          Частица6157 (12.44%)
          Причастие677 (1.37%)
          Деепричастие166 (0.34%)
Служебных слов:31281 (63.20%)

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
Существительное271134127.5.021.43111.418175.4.55151.8.23
Прилагательное324.3173.61.8.00.20.072.6.4845.51.3.153.3.65.25
Глагол2912201610.071.3.17101.628184.9.31122.2.35
Местоимение-существительное8.9103083.7.02.78.15121.27.38.6.78.5618.70.05
Местоименное прилагательное266.16.332.2.00.46.151.6.5122.4.33.053.7.61.05
Местоимение-предикатив.02.00.02.00.02.00.02.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.4.451.1.60.53.00.05.00.25.081.1.51.08.00.70.05.05
Числительное (порядковое)1.2.05.17.07.07.00.02.00.05.00.07.25.02.00.07.00.02
Наречие4.18.1197.12.1.02.58.024.41.34.75.4.88.237.78.12
Предикатив.99.682.81.6.75.00.13.02.58.20.91.88.22.031.1.02.02
Предлог4293.31217.001.8.89.81.13.05.99.03.00.861.7.00
Союз128.117175.021.2.15111.59111.2.4615.96.36
Междометие5.41.31.85.21.6.00.15.051.8.682.22.7.12.001.8.15.13
Вводное слово.27.12.66.45.22.00.02.02.13.17.23.20.02.00.50.02.00
Частица76.3397.62.5.001.3.085.41.36.311.86.419.2.60.28
Причастие4.4.50.78.48.22.00.10.00.45.101.5.48.13.00.35.08.00
Деепричастие.22.18.23.40.05.00.00.00.13.07.70.17.07.02.33.03.02

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
Существительное10141618202122232322
Прилагательное5.67.76.97.87.58.38.47.77.98.8
Глагол9.4172022212020191819
Местоимение-существительное161212119.18.78.68.18.87.5
Местоименное прилагательное2.24.45.45.25.55.85.45.45.15.4
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).7011.11.801.1.90.801.3.70
Числительное (порядковое).10.40.30.20.20.10.10.20.20.20
Наречие6.59.676.26.25.955.15.25.5
Предикатив2.11.4111.90.90.801.21.3
Предлог66.38.58.58.89.38.99.28.79.1
Союз22138.37.47.67.37.88.48.18.5
Междометие7.91.901.41.81.82.22.12.22
Вводное слово.30.40.40.40.40.30.30.20.20.20
Частица9.910118.38.58.288.48.68.3
Причастие.60.70.7011.111.31.11.41.1
Деепричастие.60.40.20.10.20.10.30.20.10.00

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая103.52
          .    точка83.70
          -    тире24.03
          !    восклицательный знак6.65
          ?    вопросительный знак11.32
          ...    многоточие11.18
          !..    воскл. знак с многоточием0.04
          ?..    вопр. знак с многоточием0.52
          !!!    тройной воскл. знак0.01
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.85
          "    кавычка2.66
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие3.53
          ;    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. Екатерина Флат
 49
2. Карина Пьянкова
 36
3. Мария Николаева
 36
4. Елизавета Шумская
 35
5. Алия Якубова
 35
6. Галина Долгова
 35
7. Дмитрий Владимирович Лазарев
 34
8. Дарья Кузнецова
 34
9. Вера Ковальчук
 34
10. Наталья Жильцова
 34
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх