fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Побег из сказки
Автор: Юлия Набокова
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:723128
Слов в произведении (СВП):98008
Приблизительно страниц:349
Средняя длина слова, знаков:5.38
Средняя длина предложения (СДП), знаков:69.07
СДП авторского текста, знаков:108.39
СДП диалога, знаков:54.46
Доля диалогов в тексте:57.59%
Доля авторского текста в диалогах:14.75%
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:12144
Активный словарный запас (АСЗ):11189
Активный несловарный запас (АНСЗ):955
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1270.17
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3062.80 —> 2822-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:22451 (22.91% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:75557 (77.09% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное25698 (34.01%)
          Прилагательное8071 (10.68%)
          Глагол17353 (22.97%)
          Местоимение-существительное7358 (9.74%)
          Местоименное прилагательное4732 (6.26%)
          Местоимение-предикатив16 (0.02%)
          Числительное (количественное)787 (1.04%)
          Числительное (порядковое)175 (0.23%)
          Наречие3926 (5.20%)
          Предикатив648 (0.86%)
          Предлог9467 (12.53%)
          Союз8528 (11.29%)
          Междометие1381 (1.83%)
          Вводное слово208 (0.28%)
          Частица6431 (8.51%)
          Причастие1247 (1.65%)
          Деепричастие228 (0.30%)
Служебных слов:38349 (50.76%)

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
Существительное4418518.711.001.4.359.31.333343.9.33154.6.65
Прилагательное495.3151.7.84.00.45.041.2044.6.52.062.21.4.14
Глагол4314191411.071.2.256.6.9333153.219.82.1.22
Местоимение-существительное117225.94.01.67.075.3.807.15.1.64.329.9.44.16
Местоименное прилагательное248.4721.3.00.36.191.2.462.81.7.16.082.8.48.07
Местоимение-предикатив.02.00.02.00.01.00.00.00.00.00.02.02.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.2.81.99.22.15.01.34.07.18.02.79.60.07.00.15.11.00
Числительное (порядковое)1.1.09.13.05.04.00.04.04.06.00.09.14.00.00.14.01.00
Наречие4.64.2134.71.3.02.26.051.9.393.43.42.133.9.73.13
Предикатив.64.261.7.53.33.00.01.00.27.07.44.54.07.01.74.04.00
Предлог60132.81015.001.9.60.72.05.071.05.01.841.8.04
Союз187.620124.5.02.81.166.2.668.95.51.1.289.61.1.24
Междометие6.72.753.61.1.00.04.01.68.07.511.18.00.69.15.01
Вводное слово.39.19.40.33.14.00.01.00.08.07.21.21.04.00.15.01.00
Частица94.7276.82.1.011.2.053.1.764.67.54.145.7.73.14
Причастие6.31.1.91.42.38.00.08.01.39.043.2.52.16.00.24.06.01
Деепричастие.40.08.14.22.07.00.01.00.02.041.08.01.01.35.05.02

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
Существительное15212526282928283029
Прилагательное6.96.36.97.78.47.88.88.88.49.3
Глагол16202120201918181718
Местоимение-существительное1214119.17.475.75.85.45.2
Местоименное прилагательное2.24.755.64.75.25.25.54.25.1
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).40.70.70.90.901.901.11.90
Числительное (порядковое).10.20.10.10.20.20.10.10.30.20
Наречие7.35.14.43.93.33.33.83.53.53.2
Предикатив1.5.90.80.90.50.70.30.40.50.60
Предлог6.378.39.9101011111211
Союз168.56.56.57.18.28.98.78.49
Междометие4.41.21.11.21.111.31.21.4.80
Вводное слово.70.40.20.20.20.10.10.10.20.10
Частица109.67.86.25.85.565.35.95.4
Причастие.70.60.601.21.41.21.31.71.81.8
Деепричастие.70.20.20.40.20.20.10.30.10.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая126.61
          .    точка70.25
          -    тире52.52
          !    восклицательный знак14.35
          ?    вопросительный знак17.39
          ...    многоточие3.65
          !..    воскл. знак с многоточием0.02
          ?..    вопр. знак с многоточием0.02
          !!!    тройной воскл. знак0.05
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.36
          "    кавычка10.03
          ()    скобки0.73
          :    двоеточие3.71
          ;    точка с запятой0.10




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. Юлия Набокова
 51
2. Юлия Фирсанова
 43
3. Zотов
 42
4. Ева Никольская
 42
5. Милена Завойчинская
 41
6. Александр Зорич
 41
7. Борис Акунин
 41
8. Надежда Первухина
 41
9. Татьяна Андрианова
 41
10. Дмитрий Дашко
 41
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх