fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Нордвуд. Призрачные нити
Автор: Хелен Тодд
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:430775
Слов в произведении (СВП):61200
Приблизительно страниц:222
Средняя длина слова, знаков:5.48
Средняя длина предложения (СДП), знаков:60.74
СДП авторского текста, знаков:65.33
СДП диалога, знаков:49.13
Доля диалогов в тексте:22.91%
Доля авторского текста в диалогах:16.74%
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:6576
Активный словарный запас (АСЗ):6436
Активный несловарный запас (АНСЗ):140
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1212.23
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2561.19 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:12899 (21.08% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:48301 (78.92% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное16065 (33.26%)
          Прилагательное6183 (12.80%)
          Глагол12188 (25.23%)
          Местоимение-существительное4558 (9.44%)
          Местоименное прилагательное2991 (6.19%)
          Местоимение-предикатив8 (0.02%)
          Числительное (количественное)573 (1.19%)
          Числительное (порядковое)99 (0.20%)
          Наречие2330 (4.82%)
          Предикатив506 (1.05%)
          Предлог5363 (11.10%)
          Союз3469 (7.18%)
          Междометие936 (1.94%)
          Вводное слово66 (0.14%)
          Частица3334 (6.90%)
          Причастие1272 (2.63%)
          Деепричастие155 (0.32%)
Служебных слов:20880 (43.23%)

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
Существительное3920628.79.1.001.5.19101.124255.23127.5.65
Прилагательное619.4182.2.95.00.30.021.9.57351.3.062.12.34
Глагол4523251416.061.9.367.4137124.7.369.34.1.40
Местоимение-существительное9.47.1333.21.8.04.78.084.824.72.7.59.1113.70.13
Местоименное прилагательное2667.22.7.87.00.21.111.7.552.71.9.29.002.8.86.04
Местоимение-предикатив.00.00.13.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.74.93.42.38.00.25.11.13.10.871.1.08.02.67.10.02
Числительное (порядковое)1.4.06.04.04.00.00.00.00.02.00.02.10.02.00.02.06.00
Наречие3.54.7163.2.67.00.51.042.552.81.8.51.062.71.2.08
Предикатив1.1.321.91.3.40.00.06.00.61.32.59.32.06.02.70.04.02
Предлог51152.21014.001.4.61.78.08.061.04.00.872.8.15
Союз118.2148.52.5.02.72.084.3.704.32.1.46.025.21.7.15
Междометие4.81.6.863.81.5.00.19.00.70.361.2.61.04.021.1.27.06
Вводное слово.17.08.25.17.08.00.04.00.02.04.00.11.04.00.00.00.00
Частица6.64313.7.86.001.3.062.1.572.74.5.23.084.70.11
Причастие131.8.93.53.67.02.08.00.51.083.6.63.34.00.30.36.02
Деепричастие.36.25.51.08.13.00.00.02.08.00.78.06.02.00.34.06.00

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
Существительное21242226292828292930
Прилагательное11119.2109.710109.61110
Глагол8.6272923211920201818
Местоимение-существительное197.36.476.35.765.55.55.5
Местоименное прилагательное5.23.84.65.34.654.94.75.45.1
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.11.21.1.80.901.11.2.80.601
Числительное (порядковое).20.30.10.30.10.10.10.20.30.10
Наречие5.25.93.63.23.44.23.23.53.53.9
Предикатив2.11.90.70.70.50.80.40.60.60
Предлог105.18.49.18.89.49.19.2109.8
Союз5.43.75.25.56.46.96.76.96.66
Междометие3.2.501.11.41.71.81.91.81.51.3
Вводное слово.20.10.10.10.10.10.00.10.10.10
Частица57.46.25.15.25.45.25.75.54.6
Причастие1.31.51.71.92.52.32.62.42.32.6
Деепричастие.60.30.10.10.20.30.20.30.20.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая127.27
          .    точка104.98
          -    тире19.49
          !    восклицательный знак1.03
          ?    вопросительный знак5.42
          ...    многоточие5.41
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.05
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.03
          "    кавычка0.92
          ()    скобки0.13
          :    двоеточие4.89
          ;    точка с запятой0.39




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. Хелен Тодд
 44
2. Медина Мирай
 31
3. Марьяна Сурикова
 31
4. Алекс Анжело
 30
5. Лана Ежова
 30
6. Сильвия Лайм
 30
7. Елена Помазуева
 30
8. Константин Бояндин
 30
9. Игорь Конычев
 30
10. Вадим Панов
 30
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх