fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Тёмные стихии
Автор: Виктория Скляр
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:465206
Слов в произведении (СВП):67255
Приблизительно страниц:231
Средняя длина слова, знаков:5.18
Средняя длина предложения (СДП), знаков:62.99
СДП авторского текста, знаков:70.8
СДП диалога, знаков:57.55
Доля диалогов в тексте:53.95%
Доля авторского текста в диалогах:11.86%
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:7185
Активный словарный запас (АСЗ):6866
Активный несловарный запас (АНСЗ):319
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1141.80
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2509.78 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:16254 (24.17% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:51001 (75.83% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное15734 (30.85%)
          Прилагательное6050 (11.86%)
          Глагол13467 (26.41%)
          Местоимение-существительное5720 (11.22%)
          Местоименное прилагательное2950 (5.78%)
          Местоимение-предикатив3 (0.01%)
          Числительное (количественное)636 (1.25%)
          Числительное (порядковое)181 (0.35%)
          Наречие2720 (5.33%)
          Предикатив511 (1.00%)
          Предлог6150 (12.06%)
          Союз6028 (11.82%)
          Междометие1072 (2.10%)
          Вводное слово172 (0.34%)
          Частица3637 (7.13%)
          Причастие749 (1.47%)
          Деепричастие152 (0.30%)
Служебных слов:25884 (50.75%)

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
Существительное301651108.2.001.4.677.9.6226333.9.599.23.3.38
Прилагательное446.7182.4.90.00.48.031.5.283.491.00.142.11.38
Глагол4820261410.002.4.487.91.540173.2.21102.7.33
Местоимение-существительное8.28.5374.92.8.001.1.176.3.626.85.4.72.5010.46.22
Местоименное прилагательное267.34.91.7.67.00.33.121.2.341.81.6.26.052.2.48.02
Местоимение-предикатив.03.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.41.11.6.28.29.02.22.14.15.03.69.43.19.00.53.12.02
Числительное (порядковое)1.6.17.14.09.02.00.03.00.03.02.10.10.03.03.05.02.00
Наречие3.45.7154.11.2.00.38.031.6.4533.9.50.073.7.59.12
Предикатив.81.481.6.93.22.00.02.02.41.05.64.74.10.00.53.00.02
Предлог52126.11116.002.1.84.64.17.03.71.02.00.621.8.03
Союз161023143.4.02.79.216.31.27.25.71.339.31.26
Междометие5.1.901.24.81.1.00.07.03.72.14.951.00.22.05.79.09.03
Вводное слово.24.24.74.62.05.00.02.00.14.02.21.21.07.00.21.05.00
Частица6.24.2255.11.8.00.77.033.1.793.95.9.41.103.5.40.12
Причастие5.31.4.77.33.24.00.03.00.38.031.9.79.12.03.21.14.00
Деепричастие.38.07.15.09.03.00.00.00.02.03.57.17.00.00.83.05.02

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
Существительное15182023242626262626
Прилагательное6.488.48.99.79.99.89.89.811
Глагол14262623212120202020
Местоимение-существительное19129.68.47.16.25.97.16.16.9
Местоименное прилагательное3.44.13.94.64.65.24.15.454.7
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).6011.11.2111.2.70.901
Числительное (порядковое).20.50.40.30.30.20.20.20.20.20
Наречие6.35.63.94.23.53.73.74.23.73.1
Предикатив2.80.80.60.70.80.60.40.40.70
Предлог6.85.69.911118.99.7101011
Союз137.87.389.19.7108.7109
Междометие5.41.41.11.31.61.31.411.1.90
Вводное слово.70.40.40.10.20.20.10.10.10.10
Частица6.17.96.75.25.14.74.75.24.85.2
Причастие.50.40.70.9011.41.31.41.51.7
Деепричастие.50.40.10.10.10.10.20.30.10.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая117.45
          .    точка89.39
          -    тире32.96
          !    восклицательный знак6.63
          ?    вопросительный знак9.13
          ...    многоточие5.43
          !..    воскл. знак с многоточием0.03
          ?..    вопр. знак с многоточием0.18
          !!!    тройной воскл. знак0.01
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.58
          "    кавычка2.14
          ()    скобки0.03
          :    двоеточие0.86
          ;    точка с запятой0.09




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 Виктории Скляр 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. Анна Кувайкова
 38
2. Ольга Гусейнова
 38
3. Анна Одувалова
 37
4. Ева Никольская
 37
5. Настя Любимка
 36
6. Марьяна Сурикова
 36
7. Олег Рой
 36
8. Александра Черчень
 36
9. Ольга Пашнина
 36
10. Наталья Косухина
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх