fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Наместник ночи
Автор: Мила Нокс
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:614078
Слов в произведении (СВП):91798
Приблизительно страниц:321
Средняя длина слова, знаков:5.28
Средняя длина предложения (СДП), знаков:53.66
СДП авторского текста, знаков:64.95
СДП диалога, знаков:33.93
Доля диалогов в тексте:23.19%
Доля авторского текста в диалогах:5.95%
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:9225
Активный словарный запас (АСЗ):8503
Активный несловарный запас (АНСЗ):722
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1165.12
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2623.71 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:18647 (20.31% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:73151 (79.69% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное25070 (34.27%)
          Прилагательное7506 (10.26%)
          Глагол18072 (24.71%)
          Местоимение-существительное5531 (7.56%)
          Местоименное прилагательное3586 (4.90%)
          Местоимение-предикатив1 (0.00%)
          Числительное (количественное)658 (0.90%)
          Числительное (порядковое)129 (0.18%)
          Наречие4178 (5.71%)
          Предикатив644 (0.88%)
          Предлог8265 (11.30%)
          Союз7527 (10.29%)
          Междометие1370 (1.87%)
          Вводное слово174 (0.24%)
          Частица4887 (6.68%)
          Причастие1316 (1.80%)
          Деепричастие209 (0.29%)
Служебных слов:31550 (43.13%)

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
Существительное4516716.67.9.011.2.2311.9627345.30135.5.72
Прилагательное506.6121.1.79.00.18.041.2.202.56.7.52.042.51.3.16
Глагол512018119.9.001.6.498.81.442193.4.2392.9.62
Местоимение-существительное7.45.4263.42.00.65.034.663.53.1.23.258.4.42.05
Местоименное прилагательное205.56.11.81.4.00.22.031.2.331.71.9.23.052.6.33.05
Местоимение-предикатив.00.00.01.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.2.72.72.12.14.00.12.00.09.03.95.68.04.01.51.09.00
Числительное (порядковое).98.08.10.01.01.00.00.03.01.00.07.09.00.00.07.05.00
Наречие5.64.3174.92.00.38.032.5.393.93.2.55.074.77.09
Предикатив.78.261.5.48.22.00.04.00.30.14.25.52.03.00.79.04.01
Предлог63142.37.312.001.4.421.10.10.73.08.00.432.2.05
Союз198.3259.33.4.00.87.147.7.696.54.1.65.356.1.96.35
Междометие5.7112.71.3.00.12.041.2.14.871.14.04.95.20.01
Вводное слово.47.10.27.31.00.00.01.00.22.03.14.16.01.03.23.01.00
Частица7.34.12641.3.00.86.053.1.643.14.7.46.224.4.62.13
Причастие7.71.61.23.26.00.08.00.42.013.4.60.21.01.27.21.00
Деепричастие.57.25.29.01.08.00.01.00.05.00.82.13.04.00.18.04.00

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
Существительное26222428303030302929
Прилагательное5.877.18.29.19.69.98.79.510
Глагол12312623201819191920
Местоимение-существительное138.36.75.254.94.34.154.4
Местоименное прилагательное3.23.33.53.93.94.53.84.74.35
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).50.70.80.8011.80.70.70.70
Числительное (порядковое).10.00.20.20.10.20.20.10.10.10
Наречие7.264.73.93.83.34.34.14.54
Предикатив1.9.90.70.60.80.50.50.40.40.40
Предлог75.210109.59.99.5111110
Союз115.96.77.88.49.19.79.58.47.6
Междометие4.5.80.901.11.21.81.51.11.41.2
Вводное слово.40.30.20.20.20.10.10.20.20.20
Частица5.97.36.3555.34.64.855.2
Причастие.90.901.21.51.71.61.71.71.61.8
Деепричастие.30.20.20.20.30.30.30.20.30.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая110.66
          .    точка88.63
          -    тире27.88
          !    восклицательный знак14.88
          ?    вопросительный знак9.11
          ...    многоточие13.75
          !..    воскл. знак с многоточием0.04
          ?..    вопр. знак с многоточием0.04
          !!!    тройной воскл. знак0.01
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.31
          "    кавычка6.93
          ()    скобки0.29
          :    двоеточие6.01
          ;    точка с запятой0.17




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. Мила Нокс
 52
2. Анна Гурова
 37
3. Елена Хаецкая
 37
4. Юрий Погуляй
 37
5. Марина и Сергей Дяченко
 37
6. Галина Романова
 37
7. Алексей Олейников
 37
8. Диана Удовиченко
 37
9. Анна Клименко
 37
10. Денис Чекалов
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх