fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Ветер самоцветов, или Не влюбляйтесь в фейри
Автор: Ольга Шерстобитова
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:698207
Слов в произведении (СВП):102950
Приблизительно страниц:349
Средняя длина слова, знаков:5.12
Средняя длина предложения (СДП), знаков:47.73
СДП авторского текста, знаков:59.33
СДП диалога, знаков:38.44
Доля диалогов в тексте:44.78%
Доля авторского текста в диалогах:10.16%
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:8214
Активный словарный запас (АСЗ):7792
Активный несловарный запас (АНСЗ):422
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1112.15
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2428.75 —> 10979-е место в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:8083.48
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:24662 (23.96% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:78288 (76.04% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное22879 (29.22%)
          Прилагательное7076 (9.04%)
          Глагол22322 (28.51%)
          Местоимение-существительное9574 (12.23%)
          Местоименное прилагательное4047 (5.17%)
          Местоимение-предикатив9 (0.01%)
          Числительное (количественное)791 (1.01%)
          Числительное (порядковое)166 (0.21%)
          Наречие4810 (6.14%)
          Предикатив760 (0.97%)
          Предлог8988 (11.48%)
          Союз9570 (12.22%)
          Междометие1698 (2.17%)
          Вводное слово189 (0.24%)
          Частица6634 (8.47%)
          Причастие1362 (1.74%)
          Деепричастие163 (0.21%)
Служебных слов:40872 (52.21%)

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
Существительное3111539.28.1.00.99.209.81.223253.9.18125.33
Прилагательное335.1141.71.00.20.011.4.223.35.1.88.022.21.3.12
Глагол471529188.9.011.9.298.41.237213.6.13122.1.28
Местоимение-существительное97.8395.82.9.04.79.077.6.869.15.4.81.4212.93.26
Местоименное прилагательное205.57.32.7.93.00.26.091.261.71.9.25.002.4.47.04
Местоимение-предикатив.00.00.05.02.00.00.00.00.00.00.01.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.1.701.4.32.33.00.14.01.12.01.75.51.11.00.46.08.00
Числительное (порядковое)1.1.05.19.01.05.00.00.00.02.02.04.16.02.00.05.06.00
Наречие4.24196.21.00.26.003.1.553.42.6.41.094.7.68.07
Предикатив.61.351.5.62.25.00.04.00.26.04.55.49.08.00.48.01.01
Предлог55103.21213.011.5.83.58.15.051.1.00.00.562.6.02
Союз187.624153.3.02.74.157.6.797.46.41.4.2711.89.13
Междометие5.6.751.34.41.3.00.14.01.75.08.741.6.12.02.83.39.01
Вводное слово.33.14.47.29.01.00.04.00.21.06.09.14.01.02.18.00.01
Частица73.6356.51.4.001.1.003.1.7644.7.76.115.4.53.13
Причастие5.81.2.97.41.47.00.04.02.43.023.79.13.01.36.19.00
Деепричастие.23.11.37.20.04.00.01.00.05.01.47.06.02.00.20.00.00

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
Существительное14162023252625282827
Прилагательное4.56.36.67.27.67.87.37.87.47.9
Глагол16252625232323212122
Местоимение-существительное17141097.56.57.16.45.95.5
Местоименное прилагательное2.13.54.14.14.84.44.94.65.14.8
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).60.80.801.80.80.90.90.60.60
Числительное (порядковое).20.10.20.30.10.20.20.10.20.10
Наречие6.77.35.34.244.43.23.63.93.5
Предикатив1.6.80.50.70.70.70.60.40.50.70
Предлог5.66.49.29.89.410109.91010
Союз217.96.86.77.87.88.2888.7
Междометие4.41.21.21.21.41.41.31.51.51
Вводное слово.60.30.20.20.10.10.10.10.10.10
Частица6.59.186.85.95.95.45.75.95
Причастие.20.9011.41.41.61.821.71.9
Деепричастие.30.20.20.10.20.10.10.10.10.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая124.05
          .    точка100.15
          -    тире25.99
          !    восклицательный знак13.47
          ?    вопросительный знак19.64
          ...    многоточие11.67
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.02
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.09
          "    кавычка1.53
          ()    скобки0.18
          :    двоеточие1.42
          ;    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. Ольга Шерстобитова
 53
2. Ольга Пашнина
 40
3. Милена Завойчинская
 39
4. Ника Ёрш
 39
5. Наталья Косухина
 38
6. Лана Ежова
 38
7. Мика Ртуть
 38
8. Валентина Савенко
 38
9. Марьяна Сурикова
 38
10. Наталья Жильцова
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх