fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Леди теней
Автор: Татьяна Зингер
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:468303
Слов в произведении (СВП):67531
Приблизительно страниц:238
Средняя длина слова, знаков:5.32
Средняя длина предложения (СДП), знаков:56.62
СДП авторского текста, знаков:64
СДП диалога, знаков:47.45
Доля диалогов в тексте:37.39%
Доля авторского текста в диалогах:11.1%
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:9513
Активный словарный запас (АСЗ):9203
Активный несловарный запас (АНСЗ):310
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1372.53
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3206.84 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:13559 (20.08% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:53972 (79.92% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное16689 (30.92%)
          Прилагательное5557 (10.30%)
          Глагол13473 (24.96%)
          Местоимение-существительное5598 (10.37%)
          Местоименное прилагательное2657 (4.92%)
          Местоимение-предикатив10 (0.02%)
          Числительное (количественное)460 (0.85%)
          Числительное (порядковое)202 (0.37%)
          Наречие2708 (5.02%)
          Предикатив494 (0.92%)
          Предлог6518 (12.08%)
          Союз4896 (9.07%)
          Междометие1122 (2.08%)
          Вводное слово126 (0.23%)
          Частица4083 (7.57%)
          Причастие1160 (2.15%)
          Деепричастие121 (0.22%)
Служебных слов:25131 (46.56%)

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
Существительное3615529.87.9.00.93.568.9.7926275.9.33136.6.51
Прилагательное495.1132.83.00.30.041.2.193.75.61.1.052.51.4.09
Глагол4918221611.091.5.498.81.243144.8.26103.7.35
Местоимение-существительное9.18393.42.7.05.60.074.8.585.73.9.76.2611.93.21
Местоименное прилагательное204.76.62.41.2.00.25.18.88.4221.4.35.042.5.61.04
Местоимение-предикатив.02.00.09.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.1.861.1.23.05.00.16.04.16.05.67.44.00.02.33.11.00
Числительное (порядковое)1.7.18.33.05.05.00.04.02.09.00.39.18.02.00.11.05.00
Наречие3.33.7135.2.84.02.28.072.2.463.12.8.56.044.4.90.07
Предикатив.65.261.7.76.18.00.11.02.28.11.54.81.16.04.84.04.00
Предлог631531211.001.8.83.56.12.051.1.02.02.542.07
Союз128.520113.4.00.40.165.9.746.24.5.44.428.21.2.16
Междометие4.31.523.21.5.00.05.07.86.251.31.2.07.041.8.21.00
Вводное слово.25.18.49.47.05.02.00.02.14.02.07.18.04.00.19.00.02
Частица7.44.6315.81.4.00.56.162.9.544.54.9.35.144.51.3.19
Причастие8.61.4.97.61.37.00.05.07.56.044.5.97.26.02.32.14.00
Деепричастие.47.21.33.12.02.00.00.00.02.00.47.04.02.00.25.02.00

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
Существительное17182326292928272828
Прилагательное6.17.47.49.19.29.49.2999.4
Глагол14312622191718191920
Местоимение-существительное191097.86.55.96.36.46.45.4
Местоименное прилагательное3.23.63.93.73.94.24.34.14.74.2
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).70.70.60.80.70.90.80.50.60.70
Числительное (порядковое).60.30.20.30.30.30.30.20.20.20
Наречие6.1543.23.33.843.94.23.6
Предикатив2.3.90.60.50.50.40.40.50.70.30
Предлог86.41011101010111111
Союз115.75.66.57.78.48.28.277.1
Междометие3.2.701.11.52.21.82.11.91.52
Вводное слово.40.30.20.20.10.10.10.20.30.20
Частица7.28.26.255.15.75.95.45.96
Причастие.7011.71.72.12.12.12.32.21.9
Деепричастие.20.20.10.10.20.20.40.30.30.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая128.62
          .    точка98.16
          -    тире32.25
          !    восклицательный знак5.63
          ?    вопросительный знак12.20
          ...    многоточие2.93
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.40
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.20
          "    кавычка2.95
          ()    скобки1.13
          :    двоеточие5.01
          ;    точка с запятой0.71




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».


Внимание! У Татьяны Зингер пока не сформирован лингвистический паспорт, а значит этого автора в списке результатов не будет в любом случае. Проверка авторства для данного произведения не может претендовать на верный результат.

АвторСовпадение с лингвопрофилем автора (в условных единицах)
1. Лана Ежова
 39
2. Юлия Фирсанова
 38
3. Марьяна Сурикова
 38
4. Аня Сокол
 38
5. Ольга Романовская
 38
6. Александр и Людмила Белаш
 38
7. Татьяна Устименко
 38
8. Генри Лайон Олди
 38
9. Дорофея Ларичева
 37
10. Юлия Набокова
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх