fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Телепат
Автор: Тамара Крюкова
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:585252
Слов в произведении (СВП):87331
Приблизительно страниц:299
Средняя длина слова, знаков:5.17
Средняя длина предложения (СДП), знаков:48.13
СДП авторского текста, знаков:61.94
СДП диалога, знаков:30.38
Доля диалогов в тексте:27.74%
Доля авторского текста в диалогах:12.58%
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:10372
Активный словарный запас (АСЗ):10092
Активный несловарный запас (АНСЗ):280
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1220.28
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2883.37 —> 5173-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:20482 (23.45% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:66849 (76.55% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное21751 (32.54%)
          Прилагательное6409 (9.59%)
          Глагол17994 (26.92%)
          Местоимение-существительное7937 (11.87%)
          Местоименное прилагательное3695 (5.53%)
          Местоимение-предикатив19 (0.03%)
          Числительное (количественное)669 (1.00%)
          Числительное (порядковое)115 (0.17%)
          Наречие3847 (5.75%)
          Предикатив627 (0.94%)
          Предлог8435 (12.62%)
          Союз6370 (9.53%)
          Междометие1455 (2.18%)
          Вводное слово186 (0.28%)
          Частица6011 (8.99%)
          Причастие1001 (1.50%)
          Деепричастие244 (0.37%)
Служебных слов:34352 (51.39%)

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
Существительное3713609.56.4.001.2.279.2124245.5.36143.7.79
Прилагательное414141.4.72.01.15.031.4.362.74.3.72.032.3.76.09
Глагол4317231212.131.8.198.81.339184.12122.5.42
Местоимение-существительное107.2387.23.03.67.035.8.767.15.1.62.4814.39.15
Местоименное прилагательное2158.12.2.84.00.24.071.1.502.71.9.15.053.5.32.04
Местоимение-предикатив.01.00.11.00.00.00.00.00.00.01.03.01.00.00.01.00.00
Числительное (колич-ое)3.4.701.2.17.29.03.17.04.12.05.63.74.07.00.52.05.03
Числительное (порядковое).98.08.07.03.00.00.00.00.01.00.04.13.01.00.01.00.00
Наречие4.93.7156.51.3.00.29.012.443.12.6.67.044.1.58.16
Предикатив.56.442.2.64.15.00.03.00.29.04.32.51.16.00.87.04.00
Предлог62133.11114.011.4.56.86.08.161.3.05.001.12.1.05
Союз146.218143.1.00.59.075.2.516.94.61.248.64.25
Междометие6.5.791.24.81.1.00.13.011.3.07.99.60.15.03.84.23.11
Вводное слово.32.05.43.44.08.00.01.00.08.03.23.17.03.00.42.00.00
Частица8.83.9346.92.1.03.97.073.2.875.45.1.51.036.3.64.17
Причастие6.71.50.23.36.00.05.00.51.073.47.11.00.19.11.03
Деепричастие.44.11.62.19.07.00.00.00.12.001.11.01.01.29.00.03

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
Существительное19202226262728292927
Прилагательное5.86.56.57.47.28.788.48.38.5
Глагол12242524242220192020
Местоимение-существительное18129.57.67.16.25.766.16.1
Местоименное прилагательное2.54.54.24.54.14.34.54.25.34.7
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.10.00.00.10.00
Числительное (колич-ое).80.90.80.80.70.60.80.80.90.80
Числительное (порядковое).10.20.10.10.10.20.10.10.10.10
Наречие7.25.34.63.93.23.53.63.73.54.1
Предикатив1.5.50.90.80.70.60.50.50.60.50
Предлог9.97.299.8109.311111010
Союз9.76.46.46.47.17.98.47.47.47.8
Междометие3.51.11.11.11.51.51.71.81.71.7
Вводное слово.70.30.20.10.10.10.10.00.00.20
Частица7.18.77.96.76.86.86666.5
Причастие.80.60111.11.21.31.51.51.4
Деепричастие.60.30.20.20.30.20.30.30.20.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая107.21
          .    точка111.31
          -    тире16.45
          !    восклицательный знак3.10
          ?    вопросительный знак18.79
          ...    многоточие1.41
          !..    воскл. знак с многоточием0.01
          ?..    вопр. знак с многоточием0.15
          !!!    тройной воскл. знак0.02
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.33
          "    кавычка6.23
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие3.63
          ;    точка с запятой0.00




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. Тамара Крюкова
 51
2. Альбина Нури
 42
3. Ольга Пашнина
 41
4. Ирина Шевченко
 41
5. Елена Жаринова
 41
6. Олег Рой
 40
7. Артём Тихомиров
 40
8. Сергей Недоруб
 40
9. Дмитрий Дашко
 40
10. Кирилл Бенедиктов
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх