fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Академия асуров
Автор: Елена Вилар
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:453038
Слов в произведении (СВП):65555
Приблизительно страниц:218
Средняя длина слова, знаков:5.03
Средняя длина предложения (СДП), знаков:51.38
СДП авторского текста, знаков:67.8
СДП диалога, знаков:41
Доля диалогов в тексте:48.95%
Доля авторского текста в диалогах:14.4%
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:7365
Активный словарный запас (АСЗ):7030
Активный несловарный запас (АНСЗ):335
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1094.26
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2417.63 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:16429 (25.06% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:49126 (74.94% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное14256 (29.02%)
          Прилагательное4515 (9.19%)
          Глагол13444 (27.37%)
          Местоимение-существительное7102 (14.46%)
          Местоименное прилагательное2471 (5.03%)
          Местоимение-предикатив12 (0.02%)
          Числительное (количественное)585 (1.19%)
          Числительное (порядковое)135 (0.27%)
          Наречие2655 (5.40%)
          Предикатив545 (1.11%)
          Предлог5819 (11.85%)
          Союз5831 (11.87%)
          Междометие1182 (2.41%)
          Вводное слово173 (0.35%)
          Частица4386 (8.93%)
          Причастие671 (1.37%)
          Деепричастие208 (0.42%)
Служебных слов:27184 (55.34%)

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
Существительное271143166.1.041.247.4.8626285.1.35123.49
Прилагательное354.7152.1.97.00.09.041.8.203.65.82.071.9.88.11
Глагол461425219.4.051.6.446.71.136233.5.38112.1.31
Местоимение-существительное129.6458.13.5.05.82.156.2.957.26.81.4715.60.44
Местоименное прилагательное194.94.92.81.2.00.20.15.97.441.82.26.052.4.37.04
Местоимение-предикатив.00.00.09.05.00.00.00.00.02.00.02.00.00.00.02.00.00
Числительное (колич-ое)4.6.86.90.29.22.00.29.00.27.00.64.58.13.00.44.18.00
Числительное (порядковое)1.6.05.16.02.02.00.04.00.04.00.02.05.00.00.18.02.02
Наречие2.84.9146.11.00.37.051.6.572.73.75.053.5.88.18
Предикатив.82.491.51.4.37.00.07.02.27.00.82.49.31.05.73.00.04
Предлог53114.71313.002.3.77.84.04.161.4.11.00.771.8.07
Союз137.224173.1.051.4.097.977.95.31.3.699.4.71.47
Междометие5.971.85.4.84.02.04.041.311.12.22.071.09.02
Вводное слово.42.18.58.57.05.00.02.00.13.02.26.27.07.00.35.02.00
Частица8.23.8297.81.7.001.4.154.31.14.57.5.60.266.4.62.26
Причастие6.1.47.58.29.29.00.04.00.26.021.7.60.11.02.31.11.00
Деепричастие.60.26.82.22.07.00.05.02.16.11.84.13.02.02.29.00.00

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
Существительное16172022242423252525
Прилагательное4.76.16.56.87.46.97.57.67.58.8
Глагол19252423212122192121
Местоимение-существительное17151311108.799.58.67.5
Местоименное прилагательное1.63.63.44.24.444.34.24.44.3
Местоимение-предикатив.00.10.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).601.901.1.9011.21.11.1.80
Числительное (порядковое).20.20.10.10.30.10.20.20.30.30
Наречие5.8543.53.93.93.43.73.54
Предикатив2.11.60.60.70.70.50.70.60.70
Предлог6.65.98.4109.21010101111
Союз1298.47.999.89.498.78.2
Междометие4.51.11.31.61.71.91.81.31.71.4
Вводное слово.40.40.20.20.20.20.20.10.20.30
Частица8.78.57.96.15.86.3665.75.6
Причастие.30.60.90.801.411.41.21.41.5
Деепричастие.80.30.30.30.20.30.20.30.20.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая150.59
          .    точка98.97
          -    тире41.89
          !    восклицательный знак6.80
          ?    вопросительный знак19.98
          ...    многоточие5.29
          !..    воскл. знак с многоточием0.05
          ?..    вопр. знак с многоточием0.03
          !!!    тройной воскл. знак0.11
          ?!    вопр. знак с восклицанием2.04
          "    кавычка2.97
          ()    скобки0.09
          :    двоеточие2.53
          ;    точка с запятой0.06




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. Елена Вилар
 44
2. Галина Долгова
 38
3. Наталья Косухина
 37
4. Екатерина Богданова
 37
5. Ольга Пашнина
 37
6. Анна Кувайкова
 37
7. Милена Завойчинская
 36
8. Ника Ёрш
 36
9. Молка Лазарева
 36
10. Вадим Панов
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх