fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Три цвета ночи
Автор: Екатерина Неволина
Дата проведения анализа: 22 сентября 2024 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:429279
Слов в произведении (СВП):64321
Приблизительно страниц:215
Средняя длина слова, знаков:5.06
Средняя длина предложения (СДП), знаков:58.36
СДП авторского текста, знаков:67.16
СДП диалога, знаков:43.39
Доля диалогов в тексте:27.64%
Доля авторского текста в диалогах:16.32%
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:7851
Активный словарный запас (АСЗ):7584
Активный несловарный запас (АНСЗ):267
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1158.37
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2639.22 —> 8824-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:16062 (24.97% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:48259 (75.03% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное14043 (29.10%)
          Прилагательное5654 (11.72%)
          Глагол12007 (24.88%)
          Местоимение-существительное6831 (14.15%)
          Местоименное прилагательное2885 (5.98%)
          Местоимение-предикатив5 (0.01%)
          Числительное (количественное)541 (1.12%)
          Числительное (порядковое)131 (0.27%)
          Наречие3276 (6.79%)
          Предикатив514 (1.07%)
          Предлог5903 (12.23%)
          Союз5447 (11.29%)
          Междометие992 (2.06%)
          Вводное слово252 (0.52%)
          Частица4149 (8.60%)
          Причастие919 (1.90%)
          Деепричастие161 (0.33%)
Служебных слов:26625 (55.17%)

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
Существительное281436117.6.001.4.399.7.8022294.1.55124.7.39
Прилагательное449.1142.31.2.00.36.072.5.273.67.3.82.122.41.6.23
Глагол3714191912.041.7.278.41.337163.7.21112.3.46
Местоимение-существительное1111435.83.7.00.87.02101.18.46.3.64.7512.57.12
Местоименное прилагательное2185.62.51.00.00.20.071.5.342.12.4.36.022.7.75.05
Местоимение-предикатив.00.02.04.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)2.81.11.5.37.21.00.11.00.20.051.2.53.04.00.45.23.00
Числительное (порядковое)1.3.07.20.04.00.00.00.02.02.00.12.25.00.02.07.04.00
Наречие3.26.4186.31.3.00.45.022.9.713.73.5.55.114.9.96.16
Предикатив.46.372.31.27.00.05.02.61.09.43.50.11.04.64.09.00
Предлог53124.11513.041.4.77.71.09.111.07.00.982.1.02
Союз148.321163.6.02.84.207.4.856.24.11.4.698.61.3.34
Междометие5.9.93.854.81.2.00.09.07.80.07.45.94.07.00.68.11.02
Вводное слово.46.27.77.77.25.00.02.02.32.05.39.45.14.00.41.00.00
Частица6.85.2277.11.8.001.1.094.1.774.66.1.57.275.5.82.20
Причастие5.81.7.50.66.46.00.02.00.39.044.68.23.00.36.16.04
Деепричастие.36.14.23.34.09.00.04.00.07.09.98.04.05.02.28.02.02

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
Существительное12161921222425262625
Прилагательное5.27.97.38.299.1119.49.910
Глагол13252322191918181919
Местоимение-существительное231411118.88.97.57.186.8
Местоименное прилагательное2.54.34.5554.94.7554.8
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).70.801111.80.90.70.80
Числительное (порядковое).30.30.20.10.30.20.10.30.20.20
Наречие66.76.34.854.54.44.34.74.8
Предикатив2.90.80.90.60.60.50.60.60.60
Предлог769.39.5101010109.510
Союз136.87.36.98.58.28.79.18.28.4
Междометие3.8.901.31.41.811.41.71.31.4
Вводное слово1.3.50.30.20.40.20.20.30.20.20
Частица98.47.56.56.56.15.66.24.95.2
Причастие.30.60.701.21.51.721.61.92
Деепричастие.60.20.20.20.10.20.20.30.20.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая123.89
          .    точка87.69
          -    тире30.52
          !    восклицательный знак9.42
          ?    вопросительный знак9.02
          ...    многоточие6.81
          !..    воскл. знак с многоточием0.20
          ?..    вопр. знак с многоточием0.89
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.29
          "    кавычка6.42
          ()    скобки0.54
          :    двоеточие3.76
          ;    точка с запятой0.03




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. Екатерина Неволина
 48
2. Олег Рой
 43
3. Ольга Пашнина
 42
4. Анна Гурова
 41
5. Альбина Нури
 41
6. Катерина Полянская
 41
7. Анна Бруша
 41
8. Дмитрий Вересов
 40
9. Ширин Шафиева
 40
10. Елена Жаринова
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх