fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Обречённые на страх
Автор: Альбина Нури
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:402466
Слов в произведении (СВП):61315
Приблизительно страниц:210
Средняя длина слова, знаков:5.17
Средняя длина предложения (СДП), знаков:66.56
СДП авторского текста, знаков:76.99
СДП диалога, знаков:44.08
Доля диалогов в тексте:21.1%
Доля авторского текста в диалогах:7.82%
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:8534
Активный словарный запас (АСЗ):8290
Активный несловарный запас (АНСЗ):244
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1193.82
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2787.79 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:14632 (23.86% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:46683 (76.14% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное14348 (30.73%)
          Прилагательное4889 (10.47%)
          Глагол12779 (27.37%)
          Местоимение-существительное5286 (11.32%)
          Местоименное прилагательное2752 (5.90%)
          Местоимение-предикатив19 (0.04%)
          Числительное (количественное)575 (1.23%)
          Числительное (порядковое)129 (0.28%)
          Наречие2871 (6.15%)
          Предикатив409 (0.88%)
          Предлог5624 (12.05%)
          Союз4986 (10.68%)
          Междометие1029 (2.20%)
          Вводное слово145 (0.31%)
          Частица4140 (8.87%)
          Причастие664 (1.42%)
          Деепричастие147 (0.31%)
Служебных слов:24128 (51.68%)

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
Существительное341351119.5.021.3.619.5.9723285.1.29163.3.66
Прилагательное387.3122.11.2.00.26.061.6.263.76.6.83.063.3.88.15
Глагол3918301610.132.1.28101.239204.39132.5.39
Местоимение-существительное8.17.2364.23.02.90.097.2.686.34.9.55.2912.39.13
Местоименное прилагательное2157.52.81.5.06.28.131.6.291.82.1.31.063.2.39.02
Местоимение-предикатив.02.00.11.06.00.00.00.00.02.00.00.04.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.7.861.5.55.28.00.26.02.17.09.92.64.06.04.68.13.02
Числительное (порядковое)1.4.11.18.00.02.00.02.00.04.00.07.22.00.02.06.00.00
Наречие4.15155.11.1.06.42.003.463.83.6.50.185.64.09
Предикатив.66.331.7.59.29.00.06.02.29.13.17.75.07.06.75.02.00
Предлог551231014.002.73.79.07.111.5.07.00.841.4.07
Союз167.822133.2.04.92.136.726.73.9.68.336.7.70.15
Междометие6.4.951.24.31.1.00.13.00.97.06.921.3.11.04.73.24.04
Вводное слово.29.15.44.42.15.00.00.04.15.09.15.28.06.02.26.00.00
Частица84.5335.61.3.001.062.9.734.55.7.73.245.2.75.15
Причастие4.31.1.68.57.22.00.04.00.42.002.1.72.20.00.37.18.04
Деепричастие.33.11.42.29.11.00.02.00.18.02.66.18.02.00.22.02.02

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
Существительное19202123242525262426
Прилагательное5.76.77.77.888.588.88.99
Глагол14262624212020212121
Местоимение-существительное18128.48.27.87.77.56.46.66.6
Местоименное прилагательное2.64.344.94.75.35.14.64.14.8
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.10.10.10.00.00.10
Числительное (колич-ое).701.901.21.31.1.601.2.80.90
Числительное (порядковое).20.20.20.20.30.20.20.10.30.10
Наречие6.85.354.94.23.9544.43.9
Предикатив1.6.80.70.70.60.70.50.70.40.20
Предлог8.26.98.58.8119.79.58.7109.4
Союз9.26.777.88.28.18.49.29.78.2
Междометие4.9.901.31.11.51.71.61.61.61.5
Вводное слово.60.40.40.20.20.10.10.20.10.10
Частица6.88.38.16.86.36.76.66.65.76.4
Причастие.60.60111.21.31.31.21.51.2
Деепричастие.70.20.30.10.10.20.20.20.20.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая128.79
          .    точка79.95
          -    тире20.86
          !    восклицательный знак5.58
          ?    вопросительный знак8.37
          ...    многоточие4.01
          !..    воскл. знак с многоточием0.07
          ?..    вопр. знак с многоточием0.07
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.15
          "    кавычка7.49
          ()    скобки0.54
          :    двоеточие7.68
          ;    точка с запятой0.16




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. Альбина Нури
 54
2. Олег Рой
 42
3. Ирина Шевченко
 41
4. Ольга Пашнина
 41
5. Ширин Шафиева
 40
6. Елена Жаринова
 40
7. Артём Тихомиров
 40
8. Елизавета Шумская
 40
9. Катерина Полянская
 40
10. Дмитрий Вересов
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх