fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Герцогиня
Автор: Арина Алисон
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:552530
Слов в произведении (СВП):81151
Приблизительно страниц:284
Средняя длина слова, знаков:5.28
Средняя длина предложения (СДП), знаков:75.52
СДП авторского текста, знаков:86.73
СДП диалога, знаков:56.75
Доля диалогов в тексте:28.17%
Доля авторского текста в диалогах:14.09%
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:8910
Активный словарный запас (АСЗ):8446
Активный несловарный запас (АНСЗ):464
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1194.35
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2708.87 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:18025 (22.21% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:63126 (77.79% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное19339 (30.64%)
          Прилагательное5628 (8.92%)
          Глагол16437 (26.04%)
          Местоимение-существительное6842 (10.84%)
          Местоименное прилагательное3654 (5.79%)
          Местоимение-предикатив7 (0.01%)
          Числительное (количественное)838 (1.33%)
          Числительное (порядковое)99 (0.16%)
          Наречие3281 (5.20%)
          Предикатив412 (0.65%)
          Предлог8684 (13.76%)
          Союз6585 (10.43%)
          Междометие1159 (1.84%)
          Вводное слово156 (0.25%)
          Частица4977 (7.88%)
          Причастие1303 (2.06%)
          Деепричастие342 (0.54%)
Служебных слов:32406 (51.34%)

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
Существительное361247168.1.001.5.178.8230294.6.27134.8.67
Прилагательное353162.2.93.00.40.011.2.213.95.7.84.032.1.84.40
Глагол4115261810.012.3.088.2.8442194.1.33113.5.47
Местоимение-существительное107.4334.52.5.01.89.045.8.617.65.52.2511.54.29
Местоименное прилагательное273.96.32.3.95.00.27.06.93.3321.4.24.012.8.59.06
Местоимение-предикатив.00.00.04.00.00.00.00.00.00.00.01.00.00.00.03.00.00
Числительное (колич-ое)4.6.842.2.35.28.00.13.03.29.01.98.88.06.03.33.18.00
Числительное (порядковое).89.03.11.01.01.00.06.00.00.00.04.08.00.00.07.01.01
Наречие3.35.3154.31.03.21.002.1.403.33.47.043.7.81.20
Предикатив.52.421.7.40.20.00.03.00.27.01.29.56.08.04.50.03.00
Предлог65124.91216.002.3.46.64.06.101.1.07.03.843.06
Союз146.422103.9.031.2.086.1.807.65.5.73.548.8.96.39
Междометие4.81.11.131.4.00.13.03.59.04.821.2.08.01.71.29.17
Вводное слово.22.10.35.29.07.00.03.00.13.01.14.36.07.01.29.03.01
Частица6.73.4295.61.7.001.4.033.2.803.95.4.50.145.5.99.39
Причастие6.8.931.2.68.35.00.24.01.80.064.3.88.28.03.27.11.00
Деепричастие.49.27.57.17.20.00.01.01.21.011.9.33.03.00.36.04.01

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
Существительное12202424242525252627
Прилагательное5.76.36.86.97.37.67.17.46.77.2
Глагол20192323222221202020
Местоимение-существительное141211109.18.27.67.16.36.9
Местоименное прилагательное3.46.24.54.54.544.84.64.54.5
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).601.411.11.21.11.1.801.11.4
Числительное (порядковое).30.10.10.10.20.10.00.10.10.10
Наречие6.753.94.13.74.13.43.83.64.2
Предикатив.70.90.70.50.40.20.60.30.30.50
Предлог119.79.111119.910121211
Союз108.16.26.27.58.58.69.29.18.9
Междометие3.3.90.801.21.31.41.61.71.81.3
Вводное слово.40.30.10.20.10.20.10.20.20.10
Частица7.87.97.25.65.85.86.35.765.3
Причастие11.21.41.51.91.51.91.61.91.8
Деепричастие1.6.50.30.30.30.30.20.50.30.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая125.15
          .    точка73.49
          -    тире15.51
          !    восклицательный знак5.88
          ?    вопросительный знак4.92
          ...    многоточие6.84
          !..    воскл. знак с многоточием0.12
          ?..    вопр. знак с многоточием0.09
          !!!    тройной воскл. знак0.01
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.83
          "    кавычка2.99
          ()    скобки0.27
          :    двоеточие2.67
          ;    точка с запятой0.05




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. Арина Алисон
 55
2. Олег Бубела
 38
3. Игорь Шенгальц
 38
4. Наталья Косухина
 38
5. Дмитрий Распопов
 38
6. Дмитрий Шелег
 37
7. Дмитрий Дашко
 37
8. Сергей Костин
 37
9. Григорий Шаргородский
 37
10. Александр Дихнов
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх