fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Хозяйка Серых земель. Люди и нелюди
Автор: Екатерина Насута
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:859523
Слов в произведении (СВП):125929
Приблизительно страниц:435
Средняя длина слова, знаков:5.21
Средняя длина предложения (СДП), знаков:55.05
СДП авторского текста, знаков:60.7
СДП диалога, знаков:47.84
Доля диалогов в тексте:38.26%
Доля авторского текста в диалогах:7.75%
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:13003
Активный словарный запас (АСЗ):11409
Активный несловарный запас (АНСЗ):1594
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1235.56
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2919.27 —> 4685-е место в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:11383.80
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:30239 (24.01% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:95690 (75.99% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное27542 (28.78%)
          Прилагательное10738 (11.22%)
          Глагол24280 (25.37%)
          Местоимение-существительное8084 (8.45%)
          Местоименное прилагательное5784 (6.04%)
          Местоимение-предикатив19 (0.02%)
          Числительное (количественное)894 (0.93%)
          Числительное (порядковое)198 (0.21%)
          Наречие5732 (5.99%)
          Предикатив1158 (1.21%)
          Предлог9969 (10.42%)
          Союз13016 (13.60%)
          Междометие2076 (2.17%)
          Вводное слово508 (0.53%)
          Частица9379 (9.80%)
          Причастие1298 (1.36%)
          Деепричастие297 (0.31%)
Служебных слов:49132 (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
Существительное3018528.216.011.3.258.71.621235.59144.1.64
Прилагательное397132.32.5.00.18.042.5.474.481.4.204.21.2.20
Глагол331824127.3.081.3.159.71.926254.4.62151.6.67
Местоимение-существительное8.55.7234.32.4.011.065.614.85.6.57.349.7.52.18
Местоименное прилагательное195.29.82.72.6.00.26.142.482.73.43.193.5.63.14
Местоимение-предикатив.02.01.06.00.00.00.00.00.00.00.01.02.00.00.01.00.00
Числительное (колич-ое)2.4.711.36.21.00.17.00.21.06.56.75.10.00.68.09.00
Числительное (порядковое).91.10.34.05.02.00.00.01.01.00.05.17.02.00.09.02.00
Наречие5.56.4133.11.2.01.47.033.573.34.7.50.225.9.82.10
Предикатив.83.492.4.78.32.00.05.00.45.15.58.96.32.05.82.06.01
Предлог52132.97.611.00.74.64.76.22.321.4.06.011.1.91.08
Союз268.6239.84.9.03.69.239.41.3128.5.88.9713.65.24
Междометие6.21.41.63.1.98.00.10.03.91.181.11.5.17.051.5.13.00
Вводное слово.70.37.80.36.19.02.03.01.25.07.43.60.08.01.47.01.00
Частица115.5344.12.001.2.064.5.945.87.8.89.268.4.75.24
Причастие3.81.3.85.34.32.00.04.02.43.051.9.73.17.05.54.24.01
Деепричастие.49.16.29.15.07.00.02.00.11.01.57.49.02.00.27.01.00

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
Существительное17212223242423242424
Прилагательное6.777.899.39.19.49.39.610
Глагол14262422212020191919
Местоимение-существительное138.97.16.45.35.85.55.54.84.3
Местоименное прилагательное23.94.94.45.155.35.75.85.9
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.10.00
Числительное (колич-ое).60.70.70.80.80.60.70.501.80
Числительное (порядковое).20.20.20.10.20.20.10.20.10.10
Наречие4.25.554.74.84.34.854.84.7
Предикатив1.7.90.90.80.90.80.80.80.90.90
Предлог6.66.38.39.28.58.89.68.68.98.7
Союз228.68.28.79.39.69.6109.79
Междометие3.5.801.11.41.41.71.81.51.81.5
Вводное слово.90.70.30.30.20.30.30.40.40.40
Частица6.797.67.47.27.57.47.488.2
Причастие.40.70.90.901.41.31.11.21.41.5
Деепричастие.20.20.30.30.30.20.30.20.30.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая137.57
          .    точка91.05
          -    тире24.92
          !    восклицательный знак3.18
          ?    вопросительный знак12.20
          ...    многоточие44.12
          !..    воскл. знак с многоточием0.01
          ?..    вопр. знак с многоточием0.03
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.22
          "    кавычка1.19
          ()    скобки0.01
          :    двоеточие1.64
          ;    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. Екатерина Насута
 52
2. Борис Акунин
 37
3. Татьяна Корсакова
 36
4. Елена Хаецкая
 36
5. Ольга Онойко
 36
6. Элеонора Раткевич
 36
7. Дмитрий Вересов
 35
8. Денис Чекалов
 35
9. Владимир Свержин
 35
10. Вера Камша
 35
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх