fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Тени леса
Автор: Виктория Войцек
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:366206
Слов в произведении (СВП):56892
Приблизительно страниц:189
Средняя длина слова, знаков:5.03
Средняя длина предложения (СДП), знаков:53.69
СДП авторского текста, знаков:60.06
СДП диалога, знаков:37.77
Доля диалогов в тексте:20.14%
Доля авторского текста в диалогах:8.75%
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:6235
Активный словарный запас (АСЗ):5845
Активный несловарный запас (АНСЗ):390
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1133.01
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2445.69 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:14667 (25.78% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:42225 (74.22% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное11537 (27.32%)
          Прилагательное4233 (10.02%)
          Глагол11836 (28.03%)
          Местоимение-существительное4891 (11.58%)
          Местоименное прилагательное2523 (5.98%)
          Местоимение-предикатив11 (0.03%)
          Числительное (количественное)497 (1.18%)
          Числительное (порядковое)40 (0.09%)
          Наречие3029 (7.17%)
          Предикатив491 (1.16%)
          Предлог4975 (11.78%)
          Союз5516 (13.06%)
          Междометие915 (2.17%)
          Вводное слово198 (0.47%)
          Частица4046 (9.58%)
          Причастие716 (1.70%)
          Деепричастие101 (0.24%)
Служебных слов:23176 (54.89%)

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
Существительное2413437.511.021.2.178.21.223253.2.46133.1.12
Прилагательное357121.91.1.00.23.022.1.3345.5.89.152.61.3.02
Глагол4415291510.061.4.12111.635214.27132.3.44
Местоимение-существительное9.47.4345.12.2.04.83.047.5.915.45.6.62.8913.77.21
Местоименное прилагательное165.57.53.41.7.00.31.062.5.562.82.6.21.124.1.66.10
Местоимение-предикатив.02.00.02.00.00.00.04.00.00.02.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)2.9.85.87.44.39.00.17.04.12.1021.04.00.37.06.00
Числительное (порядковое).27.06.15.02.02.00.00.00.00.00.00.10.00.00.10.02.00
Наречие46.5195.71.1.00.91.003.9.643.55.7.42.104.51.1.08
Предикатив1.1.392.21.37.00.06.00.56.04.52.56.21.02.73.04.00
Предлог54103.31213.001.6.10.89.04.121.1.02.021.12.7.02
Союз14727153.5.001.2.10101.48.17.81.1.66111.2.33
Междометие5.3.951.44.71.1.02.08.00.83.06.981.1.08.041.3.12.06
Вводное слово.48.27.58.46.19.00.04.00.29.10.23.71.04.00.50.02.00
Частица7.35.1366.52.001.4.044.2.734.57.50.525.4.56.10
Причастие6.31.2.77.35.33.00.02.00.50.102.7.60.27.02.29.17.00
Деепричастие.08.10.29.12.02.00.00.00.02.04.68.04.02.00.54.00.00

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
Существительное9.8141821232424242523
Прилагательное56.77.37.57.67.68.37.68.69.1
Глагол16232424232121212122
Местоимение-существительное1712108.47.37.86.95.75.96.1
Местоименное прилагательное2.74.34.74.64.64.94.55.94.54.3
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.10.00
Числительное (колич-ое).601.1.901.1.801.601.70.80
Числительное (порядковое).10.10.00.10.10.10.10.10.00.00
Наречие6.77.35.45.14.55.3555.45
Предикатив1.6.80.901.80.70.60.90.50.90
Предлог5.87.198.8109.59.910119.6
Союз209.48.87.58.68.19.58.68.29.8
Междометие5.3.8011.21.51.21.411.11.6
Вводное слово.50.90.40.40.20.30.30.10.30.20
Частица8.1118.37.56.76.56.46.76.26
Причастие.401.11.21.31.11.41.71.71.61.6
Деепричастие.40.20.10.10.20.10.20.10.30.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая117.70
          .    точка102.41
          -    тире25.56
          !    восклицательный знак3.67
          ?    вопросительный знак9.76
          ...    многоточие2.58
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.05
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.02
          "    кавычка4.22
          ()    скобки0.33
          :    двоеточие7.14
          ;    точка с запятой0.46




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 Войцек 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 Миклашевская
 33
2. Вера Ковальчук
 33
3. Олег Рой
 33
4. Юрий Бурносов
 32
5. Татьяна Андрианова
 32
6. Екатерина Звонцова
 32
7. Екатерина Насута
 32
8. Галина Романова
 32
9. Анна Кувайкова
 32
10. Евгения Сафонова
 32
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх