fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Поймать Тень
Автор: Светлана Жданова
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:557024
Слов в произведении (СВП):84831
Приблизительно страниц:279
Средняя длина слова, знаков:4.97
Средняя длина предложения (СДП), знаков:46.66
СДП авторского текста, знаков:59.28
СДП диалога, знаков:37.89
Доля диалогов в тексте:48.07%
Доля авторского текста в диалогах:8.58%
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:9581
Активный словарный запас (АСЗ):8945
Активный несловарный запас (АНСЗ):636
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1170.91
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2697.13 —> 8016-е место 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:22128 (26.08% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:62703 (73.92% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное17927 (28.59%)
          Прилагательное6063 (9.67%)
          Глагол16607 (26.49%)
          Местоимение-существительное9308 (14.84%)
          Местоименное прилагательное3646 (5.81%)
          Местоимение-предикатив21 (0.03%)
          Числительное (количественное)815 (1.30%)
          Числительное (порядковое)132 (0.21%)
          Наречие3940 (6.28%)
          Предикатив726 (1.16%)
          Предлог7268 (11.59%)
          Союз7347 (11.72%)
          Междометие1274 (2.03%)
          Вводное слово288 (0.46%)
          Частица6700 (10.69%)
          Причастие943 (1.50%)
          Деепричастие231 (0.37%)
Служебных слов:36083 (57.55%)

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
Существительное291343137.2.031.7.328.31.123233.3.48133.7.45
Прилагательное374.61231.04.40.111.7.273.24.3.58.072.91.3.14
Глагол381322209.9.031.7.278.41.332162.9.34122.1.45
Местоимение-существительное128.9419.84.5.031.179.11.78.57.3.82.8516.55.13
Местоименное прилагательное216.65.72.4.96.00.40.041.1.472.12.2.20.063.3.62.03
Местоимение-предикатив.03.03.13.00.00.00.00.00.00.00.03.01.00.00.01.00.00
Числительное (колич-ое)3.8.811.4.44.25.00.18.01.27.111.3.55.08.01.66.07.00
Числительное (порядковое).73.04.32.01.01.00.00.00.03.00.06.27.00.01.07.01.00
Наречие44.6166.61.2.01.52.062.7.583.63.64.145.1.71.17
Предикатив.68.252.4.96.25.00.01.01.42.04.42.48.08.03.89.06.04
Предлог52114.41214.012.41.59.04.101.2.01.01.831.7.06
Союз156.924153.6.041.2.136.51.176.41.5411.88.17
Междометие4.8.901.251.2.00.04.01.52.04.621.4.01.011.2.13.01
Вводное слово.49.11.81.64.14.00.01.03.30.18.25.31.03.00.37.01.03
Частица9.65.3349.21.9.011.1.143.9.905.28.4.71.378.9.65.32
Причастие5.7.68.61.52.23.00.03.00.44.002.7.38.14.00.31.13.03
Деепричастие.52.16.17.41.20.00.04.01.10.03.71.18.10.00.35.04.00

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
Существительное11162022232424262727
Прилагательное5.16.46.37.17.77.78.298.28.7
Глагол13222324222221201918
Местоимение-существительное191613109.57.87.57.47.46.6
Местоименное прилагательное2.74.34.44.74.64.54.84.65.74.9
Местоимение-предикатив.10.10.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).601.901.211.1.9011.11.3
Числительное (порядковое).10.20.20.10.20.10.10.20.20.10
Наречие6.65.75.34.53.93.94.14.443.3
Предикатив1.4111.70.80.60.70.50.60
Предлог6.66.189.19.29.2109.99.611
Союз178.76.96.57.97.67.87.57.98
Междометие4.41.11.11.21.11.11.41.11.2.90
Вводное слово.70.50.40.30.30.20.20.20.20.20
Частица10108.77.27.57.46.866.56.9
Причастие.30.50.701.11.21.51.41.91.21.8
Деепричастие.70.20.20.20.10.30.20.20.20.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая114.97
          .    точка114.95
          -    тире27.67
          !    восклицательный знак4.84
          ?    вопросительный знак15.55
          ...    многоточие2.82
          !..    воскл. знак с многоточием0.07
          ?..    вопр. знак с многоточием0.08
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.19
          "    кавычка4.06
          ()    скобки0.44
          :    двоеточие2.32
          ;    точка с запятой0.02




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. Светлана Жданова
 56
2. Ольга Пашнина
 42
3. Анна Кувайкова
 41
4. Евгений Щепетнов
 41
5. Милена Завойчинская
 40
6. Олег Рой
 40
7. Ирина Шевченко
 40
8. Надежда Кузьмина
 40
9. Елизавета Шумская
 40
10. Вячеслав Рыбаков
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх