fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Алая тень
Автор: Мария Николаева
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:509573
Слов в произведении (СВП):74265
Приблизительно страниц:255
Средняя длина слова, знаков:5.19
Средняя длина предложения (СДП), знаков:64.77
СДП авторского текста, знаков:77.4
СДП диалога, знаков:56.29
Доля диалогов в тексте:52.07%
Доля авторского текста в диалогах:10.46%
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:8133
Активный словарный запас (АСЗ):7754
Активный несловарный запас (АНСЗ):379
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1162.66
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2595.07 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:19591 (26.38% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:54674 (73.62% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное15331 (28.04%)
          Прилагательное6427 (11.76%)
          Глагол12709 (23.25%)
          Местоимение-существительное6630 (12.13%)
          Местоименное прилагательное3989 (7.30%)
          Местоимение-предикатив26 (0.05%)
          Числительное (количественное)755 (1.38%)
          Числительное (порядковое)177 (0.32%)
          Наречие4257 (7.79%)
          Предикатив723 (1.32%)
          Предлог6612 (12.09%)
          Союз6766 (12.38%)
          Междометие1330 (2.43%)
          Вводное слово230 (0.42%)
          Частица5429 (9.93%)
          Причастие1024 (1.87%)
          Деепричастие222 (0.41%)
Служебных слов:31234 (57.13%)

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
Существительное311432128.4.031.1.33101.523226.42124.5.56
Прилагательное435.5162.81.6.02.53.082.4.454.16.11.3.1131.6.34
Глагол2814191511.111.8.30101.731173.8.31111.8.34
Местоимение-существительное9.79.2286.54.1.03.81.099.7.986.96.5.58.3414.75.11
Местоименное прилагательное287.26.53.11.9.02.62.121.6.482.12.9.37.003.72.05
Местоимение-предикатив.00.00.12.00.00.00.00.00.00.00.02.06.02.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.21.11.00.42.47.03.11.05.16.021.6.83.05.06.61.09.00
Числительное (порядковое)1.2.19.31.08.02.00.00.03.06.02.09.27.00.00.16.05.00
Наречие3.38186.21.7.05.72.034.1.9445.1.75.146.71.5.20
Предикатив.75.472.11.3.52.02.02.00.56.17.86.83.16.03.91.06.02
Предлог44142.91219.002.921.1.16.141.5.03.00.842.2.08
Союз148.818135.7.061.3.289.21.17.87.9.98.8711.89.23
Междометие4.31.11.65.31.6.00.09.001.2.141.11.9.09.031.2.20.06
Вводное слово.27.22.52.70.25.02.05.00.17.06.27.41.05.00.28.02.00
Частица6.75.23462.6.021.4.144.2.874.98.4.80.196.1.78.23
Причастие5.91.78.64.61.00.06.03.56.063.6.50.34.12.39.09.06
Деепричастие.31.06.36.30.05.00.00.00.11.111.1.25.05.00.56.06.00

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
Существительное11151820212323242423
Прилагательное7.37.68.27.699.48.59.29.610
Глагол10172122221918181718
Местоимение-существительное1513119.78.288.27.67.36.8
Местоименное прилагательное2.75.45.55.85.36.36.55.85.86.1
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.10.00.10.10.10
Числительное (колич-ое).901.901.11.11.31.41.31.31.1
Числительное (порядковое).30.30.40.40.20.20.20.10.20.10
Наречие88.16.65.35.34.64.85.56.15.1
Предикатив2.21.31.11.1.80.80.80.70.60.60
Предлог7.9789.39.19.49.99.89.79.8
Союз18117.87.37.57.97.87.57.97.9
Междометие4.41.211.41.51.71.91.91.71.8
Вводное слово.80.50.20.20.30.20.30.30.20.20
Частица9.89.68.187.36.56.77.16.66.9
Причастие.40.90111.21.51.71.81.92.1
Деепричастие.90.40.10.20.20.20.30.20.20.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая111.63
          .    точка80.08
          -    тире24.33
          !    восклицательный знак6.33
          ?    вопросительный знак10.91
          ...    многоточие10.10
          !..    воскл. знак с многоточием0.48
          ?..    вопр. знак с многоточием0.66
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.18
          "    кавычка2.40
          ()    скобки0.47
          :    двоеточие2.77
          ;    точка с запятой0.01




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. Мария Николаева
 55
2. Дмитрий Владимирович Лазарев
 40
3. Александр Дихнов
 40
4. Елизавета Шумская
 39
5. Дарья Кузнецова
 39
6. Дмитрий Воронин
 39
7. Карина Пьянкова
 39
8. Игорь Шенгальц
 39
9. Елена Картур
 39
10. Вероника Иванова
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх