fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Плачущий лес
Автор: Альбина Нури
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:316083
Слов в произведении (СВП):47820
Приблизительно страниц:162
Средняя длина слова, знаков:5.13
Средняя длина предложения (СДП), знаков:58.68
СДП авторского текста, знаков:74
СДП диалога, знаков:41.95
Доля диалогов в тексте:34.36%
Доля авторского текста в диалогах:7.1%
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:6394
Активный словарный запас (АСЗ):6222
Активный несловарный запас (АНСЗ):172
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1128.78
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2532.26 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:11504 (24.06% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:36316 (75.94% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное11149 (30.70%)
          Прилагательное3489 (9.61%)
          Глагол10101 (27.81%)
          Местоимение-существительное4167 (11.47%)
          Местоименное прилагательное2026 (5.58%)
          Местоимение-предикатив6 (0.02%)
          Числительное (количественное)493 (1.36%)
          Числительное (порядковое)91 (0.25%)
          Наречие2427 (6.68%)
          Предикатив399 (1.10%)
          Предлог4350 (11.98%)
          Союз3724 (10.25%)
          Междометие780 (2.15%)
          Вводное слово176 (0.48%)
          Частица3312 (9.12%)
          Причастие620 (1.71%)
          Деепричастие126 (0.35%)
Служебных слов:18667 (51.40%)

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
Существительное3212578.28.9.001.3.88101.421265.1.67163.7.52
Прилагательное336.3131.9.83.00.29.052.1.333.15.31.1431.5.31
Глагол4017271611.052.1.19131.640213.8.31132.7.48
Местоимение-существительное8.17.7364.82.7.001.026.835.74.9.76.6412.83.17
Местоименное прилагательное193.67.92.4.88.00.41.001.9.332.11.7.36.193.4.43.05
Местоимение-предикатив.02.00.05.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.861.3.50.19.00.52.05.33.021.3.57.05.00.86.07.02
Числительное (порядковое).98.02.10.00.00.00.00.00.02.02.07.17.00.00.05.00.00
Наречие5.44.6176.1.91.05.48.022.6.744.13.6.74.144.8.81.17
Предикатив.67.2621.29.00.07.00.24.17.72.69.21.02.91.05.00
Предлог56112.21113.002.5.79.98.14.071.2.00.00.831.7.02
Союз155.622133.00.93.106.5.745.94.1.76.437.5.88.33
Междометие5.7.931.44.21.3.00.12.021.2.07.741.3.05.021.2.14.02
Вводное слово.62.21.81.74.07.00.00.00.26.14.19.21.00.05.64.00.00
Частица7.64.8336.31.2.001.1.003.6.864.46.2.79.315.6.79.21
Причастие5.91.2.67.36.45.00.07.00.50.022.8.55.14.00.19.31.02
Деепричастие.62.12.24.21.05.00.05.00.14.02.79.21.02.10.33.00.00

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
Существительное23162223242525252625
Прилагательное4.96.36.27.47.27.87.88.28.28.6
Глагол13302424222122212119
Местоимение-существительное19119.38.58.17.76.95.767
Местоименное прилагательное2.44.34.24.6444.54.754.4
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).601.11.31.11.111.1.901.2.70
Числительное (порядковое).00.70.20.20.10.20.10.20.10.20
Наречие6.7655.15.14.44.94.74.85.1
Предикатив1.6.901.1.90.601.60.50.701
Предлог7.66.3109.19.79.89.39.29.411
Союз8.56.76.878.68.77.89.78.48.8
Междометие3.8.701.11.51.71.71.62.11.21.5
Вводное слово.90.70.40.30.30.30.10.30.20.20
Частица6.78.17.76.26.66.56.86.86.26.5
Причастие.70.8011.21.31.21.21.621.5
Деепричастие.50.30.10.40.20.20.20.20.30.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая136.41
          .    точка85.78
          -    тире27.35
          !    восклицательный знак7.36
          ?    вопросительный знак13.59
          ...    многоточие3.70
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.02
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.15
          "    кавычка7.61
          ()    скобки0.71
          :    двоеточие7.63
          ;    точка с запятой0.15




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. Альбина Нури
 52
2. Олег Рой
 39
3. Константин Бояндин
 39
4. Ирина Шевченко
 38
5. Сергей Недоруб
 38
6. Денис Чекалов
 38
7. Галина Романова
 38
8. Екатерина Неволина
 38
9. Ольга Пашнина
 38
10. Елизавета Шумская
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх