fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Предсказание Совета
Автор: Анна Ветер
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:553097
Слов в произведении (СВП):82183
Приблизительно страниц:279
Средняя длина слова, знаков:5.13
Средняя длина предложения (СДП), знаков:61.03
СДП авторского текста, знаков:83.84
СДП диалога, знаков:44.89
Доля диалогов в тексте:43.2%
Доля авторского текста в диалогах:8.77%
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:9507
Активный словарный запас (АСЗ):8926
Активный несловарный запас (АНСЗ):581
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1156.03
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2698.23 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:20344 (24.75% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:61839 (75.25% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное17630 (28.51%)
          Прилагательное6345 (10.26%)
          Глагол16311 (26.38%)
          Местоимение-существительное8179 (13.23%)
          Местоименное прилагательное4001 (6.47%)
          Местоимение-предикатив10 (0.02%)
          Числительное (количественное)995 (1.61%)
          Числительное (порядковое)142 (0.23%)
          Наречие4373 (7.07%)
          Предикатив620 (1.00%)
          Предлог7477 (12.09%)
          Союз6659 (10.77%)
          Междометие1093 (1.77%)
          Вводное слово244 (0.39%)
          Частица5258 (8.50%)
          Причастие1025 (1.66%)
          Деепричастие231 (0.37%)
Служебных слов:33152 (53.61%)

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
Существительное291339139.002.289.71.226263.5.48123.9.44
Прилагательное384.9182.31.00.39.031.5.342.74.7.90.132.21.2.30
Глагол3616232012.073.1.23111.337183.1.45112.7.41
Местоимение-существительное11103874.1.001.4.168.61.17.65.5.73.4412.69.25
Местоименное прилагательное286.962.11.5.00.31.131.6.271.81.3.20.073.5.59.04
Местоимение-предикатив.00.00.04.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.03.00.00
Числительное (колич-ое)4.61.32.6.59.25.01.18.00.56.071.3.83.04.07.42.17.10
Числительное (порядковое)1.1.06.18.00.03.00.00.01.01.00.10.35.00.00.04.03.00
Наречие4.25.6196.21.3.00.54.033.8.474.43.2.63.135.99.17
Предикатив.58.301.9.79.18.01.13.00.35.08.41.66.16.01.47.11.01
Предлог50114.81216.032.3.58.87.27.141.2.07.01.821.6.06
Союз126.422163.7.011.1.187.2.765.54.8.89.248.5.76.27
Междометие4.7.87.993.7.92.00.04.03.61.14.54.90.11.01.52.24.06
Вводное слово.28.21.56.56.13.00.03.00.28.04.23.35.11.03.23.01.01
Частица6.93.6287.51.8.001.2.043.8.704.56.8.44.215.3.70.14
Причастие5.4.83.76.83.55.00.11.01.55.032.5.72.18.00.25.10.00
Деепричастие.45.11.48.20.11.00.03.00.13.011.20.03.01.27.00.00

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
Существительное13151821232424242625
Прилагательное5.97.37.57.67.687.88.47.58.3
Глагол17232323222021202119
Местоимение-существительное181713109.18.17.87.76.77.2
Местоименное прилагательное2.54.54.65.25.1555.55.36.3
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).901.21.51.31.31.61.41.21.31.2
Числительное (порядковое).20.20.20.10.20.20.20.30.20.10
Наречие8.56.95.44.74.44.95.14.25.34.6
Предикатив1.61.1.80.70.70.60.60.60.70.40
Предлог6.66.38.39.99.3109.9111011
Союз136.877.88.18.68.28.67.68.2
Междометие3.411.311.411.11.51.41.1
Вводное слово.90.40.40.30.20.10.10.20.20.20
Частица8.38.57.46.35.85.76.26.25.56
Причастие.40.60.901.21.31.51.41.41.81.1
Деепричастие.70.20.30.10.20.40.20.20.20.40

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая113.71
          .    точка72.74
          -    тире32.42
          !    восклицательный знак16.10
          ?    вопросительный знак13.17
          ...    многоточие7.52
          !..    воскл. знак с многоточием0.28
          ?..    вопр. знак с многоточием0.29
          !!!    тройной воскл. знак0.16
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.90
          "    кавычка15.76
          ()    скобки3.85
          :    двоеточие2.91
          ;    точка с запятой0.17




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. Анна Ветер
 63
2. Александр Матюхин
 40
3. Милена Завойчинская
 39
4. Олег Рой
 39
5. Михаил Тырин
 39
6. Виктор Косенков
 39
7. Сергей Садов
 39
8. Наталья Косухина
 39
9. Марина Дробкова
 38
10. Алекс Орлов
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх