fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Светлая и Тёмный
Автор: Ольга Гусейнова
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:444889
Слов в произведении (СВП):65056
Приблизительно страниц:231
Средняя длина слова, знаков:5.37
Средняя длина предложения (СДП), знаков:69.54
СДП авторского текста, знаков:87.5
СДП диалога, знаков:48.86
Доля диалогов в тексте:32.76%
Доля авторского текста в диалогах:6.42%
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:8473
Активный словарный запас (АСЗ):8158
Активный несловарный запас (АНСЗ):315
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1300.31
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2936.18 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:14409 (22.15% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:50647 (77.85% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное15517 (30.64%)
          Прилагательное6357 (12.55%)
          Глагол12651 (24.98%)
          Местоимение-существительное4820 (9.52%)
          Местоименное прилагательное2427 (4.79%)
          Местоимение-предикатив8 (0.02%)
          Числительное (количественное)492 (0.97%)
          Числительное (порядковое)108 (0.21%)
          Наречие3285 (6.49%)
          Предикатив419 (0.83%)
          Предлог6508 (12.85%)
          Союз5342 (10.55%)
          Междометие860 (1.70%)
          Вводное слово191 (0.38%)
          Частица3351 (6.62%)
          Причастие1081 (2.13%)
          Деепричастие235 (0.46%)
Служебных слов:23742 (46.88%)

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
Существительное351850117.021.2.1911.9429324.1.679.96.7.71
Прилагательное5012191.9.92.00.32.112.5.354.361.1.122.41.8.34
Глагол441824158.041.4.259.41.138173.3.489.82.5.55
Местоимение-существительное7.18283.32.02.69.076.9.647.33.8.37.378.3.83.32
Местоименное прилагательное195.94.91.7.80.00.25.11.97.1621.6.18.072.1.50.12
Местоимение-предикатив.02.00.11.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)2.9.78.99.28.30.00.18.00.25.12.90.46.11.04.50.12.05
Числительное (порядковое)1.1.05.14.04.04.00.00.00.00.00.07.21.02.00.05.02.00
Наречие3.65.6204.71.1.00.35.043.513.94.2.51.123.51.2.35
Предикатив.72.461.6.39.35.00.07.00.37.09.48.62.12.00.50.02.02
Предлог59164.61213.041.2.711.2.11.191.1.00.02.582.1.14
Союз169.621103.3.00.74.077.3.627.33.8.81.417.51.1.34
Междометие4.21.21.331.00.14.09.85.09.80.78.11.00.64.16.05
Вводное слово.39.32.48.41.21.00.00.00.27.04.25.28.04.00.27.04.02
Частица5.84.8244.11.2.021.2.052.8.713.83.6.48.194.80.16
Причастие7.51.91.1.44.34.00.09.05.64.124.4.62.25.05.37.25.02
Деепричастие.67.27.53.27.14.00.02.00.16.041.3.25.04.02.19.02.02

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
Существительное13192325242526272528
Прилагательное8.19.48.89.410109.59.71011
Глагол15242323222120202018
Местоимение-существительное1512108.26.85.95.96.25.15
Местоименное прилагательное2.54.33.83.53.64.23.84.24.43.7
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).70.901.70.801.70.70.70.90
Числительное (порядковое).20.30.20.10.10.10.10.20.20.30
Наречие8.96.75.44.64.84.74.94.64.54.5
Предикатив1.6.80.70.50.40.40.50.50.60.80
Предлог87.79.710101110101112
Союз155.85.76.87.78.48.98.59.67.6
Междометие3.2.901.31.211.31.61.41.11.5
Вводное слово.70.50.30.20.40.20.20.20.10.10
Частица6.76.65.65.35.14.45.14.55.14.7
Причастие.4011.31.32.21.81.91.91.91.8
Деепричастие.80.40.30.40.20.30.30.20.40.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая130.83
          .    точка65.94
          -    тире25.64
          !    восклицательный знак8.21
          ?    вопросительный знак9.76
          ...    многоточие14.33
          !..    воскл. знак с многоточием0.08
          ?..    вопр. знак с многоточием0.22
          !!!    тройной воскл. знак0.02
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.34
          "    кавычка5.38
          ()    скобки0.03
          :    двоеточие10.88
          ;    точка с запятой0.38




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. Ольга Гусейнова
 54
2. Ева Никольская
 40
3. Марьяна Сурикова
 39
4. Маргарита Блинова
 39
5. Кира Стрельникова
 39
6. Анна Кувайкова
 39
7. Марина Милованова
 39
8. Татьяна Устименко
 38
9. Юлия Фирсанова
 38
10. Лана Ежова
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх