fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Хилмор
Автор: Хелен Тодд
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:330655
Слов в произведении (СВП):48340
Приблизительно страниц:169
Средняя длина слова, знаков:5.27
Средняя длина предложения (СДП), знаков:60.81
СДП авторского текста, знаков:68.26
СДП диалога, знаков:46.16
Доля диалогов в тексте:25.66%
Доля авторского текста в диалогах:15.19%
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:5927
Активный словарный запас (АСЗ):5782
Активный несловарный запас (АНСЗ):145
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1176.90
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2501.62 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:10648 (22.03% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:37692 (77.97% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное11701 (31.04%)
          Прилагательное4152 (11.02%)
          Глагол9479 (25.15%)
          Местоимение-существительное3496 (9.28%)
          Местоименное прилагательное2084 (5.53%)
          Местоимение-предикатив12 (0.03%)
          Числительное (количественное)512 (1.36%)
          Числительное (порядковое)73 (0.19%)
          Наречие1829 (4.85%)
          Предикатив477 (1.27%)
          Предлог4719 (12.52%)
          Союз3531 (9.37%)
          Междометие760 (2.02%)
          Вводное слово77 (0.20%)
          Частица3047 (8.08%)
          Причастие842 (2.23%)
          Деепричастие118 (0.31%)
Служебных слов:17844 (47.34%)

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
Существительное3815505.87.051.6.1571.829304.7.32146.8.49
Прилагательное497.2151.6.66.00.20.072.463.36.41.052.81.6.10
Глагол4720251512.052.5.247.41.437144.3.12122.8.64
Местоимение-существительное9.56.9303.21.9.20.71.104.11.15.93.7.37.3211.86.10
Местоименное прилагательное213.87.73.11.3.00.24.07.93.762.61.9.37.003.3.71.07
Местоимение-предикатив.00.02.27.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.4.881.4.46.32.00.15.05.15.341.7.64.05.001.10.02
Числительное (порядковое)1.12.10.05.00.00.05.00.02.00.07.15.00.02.05.05.00
Наречие3.44.2133.1.76.00.71.002.543.42.5.64.053.6.90.12
Предикатив1.442.51.2.15.00.12.00.66.20.66.46.22.051.2.07.02
Предлог59162.99.815.001.6.491.2.17.101.4.05.00.763.07
Союз138.6209.73.3.00.78.17617.33.5.56.376.91.3.12
Междометие4.41.51.33.21.3.00.22.02.93.371.11.10.051.3.32.05
Вводное слово.32.15.24.34.02.00.00.00.05.05.20.10.02.00.17.02.00
Частица6.84.5344.11.3.001.7.102.9145.3.51.055.2.73.24
Причастие8.51.81.1.54.46.00.12.02.46.024.2.76.29.00.37.17.00
Деепричастие.12.20.22.34.07.00.00.00.07.021.1.15.02.02.22.00.00

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
Существительное15202124262827282828
Прилагательное6.98.88.29.48.68.99.28.78.410
Глагол12282722211820192019
Местоимение-существительное198.27.27.15.95.35.25.65.25.7
Местоименное прилагательное4.44.74.14.13.84.54.44.94.15
Местоимение-предикатив.00.10.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.31.411.11.31.11.701.2.90
Числительное (порядковое).20.10.10.20.20.20.10.10.20.00
Наречие5.85.74.33.83.23.73.63.43.42.6
Предикатив1.91.21.41.80.70.70.901.80
Предлог116.199.9111010111211
Союз104.95.87.28.48.38.68.37.46.9
Междометие4.3.501.31.51.621.71.51.31.4
Вводное слово.40.20.10.00.10.20.30.20.00.30
Частица6.78.57.46.66.26.55.96.16.65.2
Причастие.8011.31.41.81.92.41.92.12.8
Деепричастие.60.30.20.20.30.10.20.00.10.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая125.38
          .    точка95.64
          -    тире23.91
          !    восклицательный знак3.58
          ?    вопросительный знак6.45
          ...    многоточие8.03
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.06
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.19
          "    кавычка2.61
          ()    скобки0.31
          :    двоеточие2.54
          ;    точка с запятой0.33




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
 47
2. Лана Ежова
 34
3. Медина Мирай
 33
4. Ольга Пашнина
 33
5. Марьяна Сурикова
 33
6. Константин Бояндин
 33
7. Валерия Чернованова
 33
8. Юрий Погуляй
 33
9. Анна Кувайкова
 32
10. Галина Романова
 32
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх