fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Древние города
Автор: Варвара Еналь
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:544447
Слов в произведении (СВП):81925
Приблизительно страниц:282
Средняя длина слова, знаков:5.19
Средняя длина предложения (СДП), знаков:53.91
СДП авторского текста, знаков:64.69
СДП диалога, знаков:40.09
Доля диалогов в тексте:32.71%
Доля авторского текста в диалогах:8.3%
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:7372
Активный словарный запас (АСЗ):7019
Активный несловарный запас (АНСЗ):353
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1080.80
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2377.61 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:17926 (21.88% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:63999 (78.12% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное19266 (30.10%)
          Прилагательное7632 (11.93%)
          Глагол16303 (25.47%)
          Местоимение-существительное5882 (9.19%)
          Местоименное прилагательное3509 (5.48%)
          Местоимение-предикатив13 (0.02%)
          Числительное (количественное)784 (1.23%)
          Числительное (порядковое)245 (0.38%)
          Наречие3928 (6.14%)
          Предикатив537 (0.84%)
          Предлог7019 (10.97%)
          Союз6968 (10.89%)
          Междометие1174 (1.83%)
          Вводное слово163 (0.25%)
          Частица4462 (6.97%)
          Причастие1155 (1.80%)
          Деепричастие140 (0.22%)
Служебных слов:29330 (45.83%)

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
Существительное32164877.8.001.4.448.8125344.1.25135.3.41
Прилагательное5511141.7.78.00.27.071.6.322.68.5.56.071.81.3.18
Глагол4522251111.062.7511.9939173.4.3293.35
Местоимение-существительное8.57.1313.92.6.03.78.125.5.775.23.6.43.3510.57.10
Местоименное прилагательное225.77.92.21.4.00.47.151.2.3221.4.25.032.5.52.01
Местоимение-предикатив.01.00.07.00.00.00.00.00.03.00.00.01.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.71.31.2.41.25.00.10.04.12.06.99.65.06.03.40.13.03
Числительное (порядковое)2.4.06.15.00.03.00.03.04.04.01.04.32.00.00.06.03.00
Наречие4.861751.2.00.52.043.4.753.93.8.46.013.5.62.09
Предикатив.68.352.2.60.34.01.06.00.29.12.35.66.09.01.34.06.01
Предлог50145.31013.001.2.93.52.13.13.93.03.00.682.13
Союз151127104.2.031.5.277.6.666.53.7.80.1871.3.15
Междометие5.21.3.824.51.1.00.04.03.63.03.521.1.13.03.65.10.03
Вводное слово.28.10.25.41.07.00.01.00.09.01.18.29.04.01.24.00.00
Частица6.13.3293.92.001.6.062.9.843.14.3.56.184.7.68.09
Причастие71.6.66.31.54.00.04.10.63.003.5.69.10.00.15.25.01
Деепричастие.31.07.32.16.07.00.01.00.04.00.43.12.00.00.28.00.00

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
Существительное16182124252727272828
Прилагательное7.28.98.28.59.79.910101011
Глагол13282723221919182020
Местоимение-существительное17107.36.96.465.24.94.54.9
Местоименное прилагательное34.44.44.44.74.74.56.15.54.7
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1111.211.21.90.80.80
Числительное (порядковое).40.20.30.40.40.20.30.30.30.30
Наречие8.46.75.24.14.34.13.84.33.74.1
Предикатив1.3.70.70.70.60.60.60.60.50.30
Предлог66.48.59.79.8109.59.49.810
Союз146.17.18.18.799.99.78.78.3
Междометие4.4111.41.11.41.31.311.1
Вводное слово.60.30.10.10.10.10.10.10.20.20
Частица6.77.575.35.14.85.55.35.35.4
Причастие.60.901.31.61.41.51.71.81.71.9
Деепричастие.20.20.20.20.10.20.10.20.20.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая108.05
          .    точка97.77
          -    тире21.80
          !    восклицательный знак5.65
          ?    вопросительный знак11.77
          ...    многоточие3.99
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.01
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.01
          "    кавычка3.22
          ()    скобки0.06
          :    двоеточие3.03
          ;    точка с запятой0.05




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. Варвара Еналь
 53
2. Диана Удовиченко
 37
3. Олег Рой
 36
4. Ольга Онойко
 36
5. Владислав Выставной
 36
6. Сергей Волков
 36
7. Денис Чекалов
 35
8. Наталья Щерба
 35
9. Виктор Косенков
 35
10. Елена Хаецкая
 35
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх