fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Высшее образование для сироты, или Родственники прилагаются
Автор: Мария Вересень
Дата проведения анализа: 17 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:810200
Слов в произведении (СВП):118131
Приблизительно страниц:406
Средняя длина слова, знаков:5.19
Средняя длина предложения (СДП), знаков:61.2
СДП авторского текста, знаков:81.24
СДП диалога, знаков:49.79
Доля диалогов в тексте:51.94%
Доля авторского текста в диалогах:9.43%
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:12812
Активный словарный запас (АСЗ):11715
Активный несловарный запас (АНСЗ):1097
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1256.89
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2963.69 —> 4002-е место в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:11523.30
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:23483 (19.88% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:94648 (80.12% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное30295 (32.01%)
          Прилагательное8154 (8.62%)
          Глагол25041 (26.46%)
          Местоимение-существительное10019 (10.59%)
          Местоименное прилагательное4203 (4.44%)
          Местоимение-предикатив19 (0.02%)
          Числительное (количественное)842 (0.89%)
          Числительное (порядковое)140 (0.15%)
          Наречие4708 (4.97%)
          Предикатив597 (0.63%)
          Предлог12565 (13.28%)
          Союз9531 (10.07%)
          Междометие1449 (1.53%)
          Вводное слово224 (0.24%)
          Частица6027 (6.37%)
          Причастие1573 (1.66%)
          Деепричастие408 (0.43%)
Служебных слов:44445 (46.96%)

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
Существительное361465116.9.011.1.279.2.7432334.2.421241.2
Прилагательное374161.5.73.01.11.041.2.222.94.2.51.112.11.2.33
Глагол481425179.4.061.3.168.5145213.319.83.61
Местоимение-существительное9.46.8355.43.1.00.79.056.6.57104.5.65.338.6.49.43
Местоименное прилагательное184.96.11.6.94.00.28.021.1.162.51.2.19.042.46.07
Местоимение-предикатив.02.00.06.01.00.00.00.00.00.00.02.01.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)2.8.761.3.31.24.01.08.01.19.02.72.53.06.04.34.18.01
Числительное (порядковое).70.06.23.03.03.00.00.00.02.00.01.13.01.00.05.03.00
Наречие3.83.51641.03.27.032.403.82.6.32.043.2.72.14
Предикатив.46.311.2.41.21.00.03.00.35.02.49.42.08.00.41.04.02
Предлог76133.41011.021.3.45.83.24.12.92.09.00.612.5.10
Союз157.226112.5.03.83.145.7.607.13.7.73.306.81.1.46
Междометие5.2.92.943.4.72.00.03.01.34.02.49.55.08.02.53.19.00
Вводное слово.32.15.41.36.09.00.01.00.10.01.16.13.04.00.23.01.00
Частица6.93235.31.3.001.2.032.574.24.7.47.114.62.10
Причастие7.31.2.76.41.21.00.06.01.45.042.7.69.15.00.25.16.02
Деепричастие.83.34.62.22.09.00.01.00.06.041.2.12.05.01.20.04.00

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
Существительное22182426282828282929
Прилагательное4.86.25.76.877.27.48.18.67.7
Глагол16322423222222202021
Местоимение-существительное21129.38.36.86.76.16.665
Местоименное прилагательное1.93.34.13.53.543.73.84.23.9
Местоимение-предикатив.00.10.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).60.80.60.80.90.70.60.701.60
Числительное (порядковое).10.20.10.10.10.10.10.10.10.20
Наречие5.65.74.13.43.33.53.73.93.23.6
Предикатив.90.50.60.40.50.30.30.50.50.60
Предлог6.67.71212121211121112
Союз115.66.77.79.18.29.48.77.98.6
Междометие2.7.801.11.11.11.11.41.31.31.1
Вводное слово.40.20.20.10.20.10.10.10.20.10
Частица6.26.15.84.94.654.64.44.84.7
Причастие.40.9011.41.41.51.81.51.51.6
Деепричастие.40.30.40.30.40.50.20.30.40.40

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая128.43
          .    точка77.92
          -    тире34.81
          !    восклицательный знак12.25
          ?    вопросительный знак10.09
          ...    многоточие2.66
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.03
          !!!    тройной воскл. знак0.22
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.34
          "    кавычка2.56
          ()    скобки0.34
          :    двоеточие8.86
          ;    точка с запятой0.15




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! У Марии Вересень пока не сформирован лингвистический паспорт, а значит этого автора в списке результатов не будет в любом случае. Проверка авторства для данного произведения не может претендовать на верный результат.

АвторСовпадение с лингвопрофилем автора (в условных единицах)
1. Ольга Громыко
 41
2. Юлия Набокова
 40
3. Сергей Волков
 40
4. Ольга Мяхар
 40
5. Маргарита Блинова
 39
6. Алина Илларионова
 39
7. Валентина Савенко
 39
8. Ольга Гусейнова
 39
9. Варя Медная
 38
10. Антон Мякшин
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх