fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Пропавшие в раю
Автор: Альбина Нури
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:389252
Слов в произведении (СВП):56413
Приблизительно страниц:202
Средняя длина слова, знаков:5.41
Средняя длина предложения (СДП), знаков:62.06
СДП авторского текста, знаков:70.32
СДП диалога, знаков:47.26
Доля диалогов в тексте:27.37%
Доля авторского текста в диалогах:10.06%
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:8206
Активный словарный запас (АСЗ):7944
Активный несловарный запас (АНСЗ):262
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1265.88
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2912.84 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:12656 (22.43% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:43757 (77.57% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное13710 (31.33%)
          Прилагательное5463 (12.48%)
          Глагол11573 (26.45%)
          Местоимение-существительное3980 (9.10%)
          Местоименное прилагательное2312 (5.28%)
          Местоимение-предикатив11 (0.03%)
          Числительное (количественное)561 (1.28%)
          Числительное (порядковое)71 (0.16%)
          Наречие2920 (6.67%)
          Предикатив471 (1.08%)
          Предлог5174 (11.82%)
          Союз4418 (10.10%)
          Междометие798 (1.82%)
          Вводное слово172 (0.39%)
          Частица3420 (7.82%)
          Причастие747 (1.71%)
          Деепричастие132 (0.30%)
Служебных слов:20417 (46.66%)

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
Существительное3618578.28.3.021.4.24111.124264.1.53133.4.51
Прилагательное4711181.81.4.00.47.042.6.3846.1.69.0432.2.20
Глагол391928139.9.122.2.14121.538193.7.30122.8.26
Местоимение-существительное77.6254.12.4.00.83.006.1.655.44.2.42.5110.63.00
Местоименное прилагательное195.57.21.41.3.00.30.141.6.4922.1.40.082.5.40.04
Местоимение-предикатив.02.00.06.02.02.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.4.831.4.28.18.02.51.08.16.06.91.61.08.00.47.12.04
Числительное (порядковое).81.08.14.02.00.00.04.00.02.00.04.06.00.00.06.02.00
Наречие4.26.3194.21.1.00.51.003.3.914.43.6.28.085.11.1.08
Предикатив.71.512.3.73.22.00.10.02.38.18.511.1.04.04.79.08.02
Предлог55162.21013.002.44.81.08.081.1.04.00.631.4.10
Союз168.620103.1.02.83.027.2.856.44.1.65.347.5.89.20
Междометие5.41.973.2.93.00.12.041.2.00.75.87.10.04.89.10.08
Вводное слово.38.32.55.53.16.00.04.00.24.04.28.20.04.00.34.10.00
Частица7.24323.91.4.001.1.063.1.993.54.8.49.304.8.51.20
Причастие5.51.9.75.36.34.00.06.00.32.082.5.89.08.00.20.38.04
Деепричастие.47.24.28.12.02.00.02.00.18.04.63.24.00.02.24.00.00

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
Существительное22182223242526262726
Прилагательное7.28.98.79.3101110109.911
Глагол14262523212221201920
Местоимение-существительное149.27.87.36.75.55.25.15.55.9
Местоименное прилагательное2.44.644.34.33.94.54.544.3
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.10.00.00
Числительное (колич-ое).601.3.901.311.3.901.2.90.90
Числительное (порядковое).20.20.10.10.10.20.10.20.10.20
Наречие6.66.65.75.35.14.74.84.654.6
Предикатив1.7.90.80.80.90.80.70.90.70.80
Предлог8.479.49.49.19.4109.4109.4
Союз116.76.47.58.27.78.288.27.2
Междометие4.80.701.2.801.31.51.21.51.6
Вводное слово1.40.40.20.30.30.10.30.00.10
Частица5.68.17.365.95.75.46.16.16.8
Причастие.80.90.901.21.61.31.61.61.51.2
Деепричастие.70.20.10.10.20.20.20.30.20.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая132.20
          .    точка90.40
          -    тире18.79
          !    восклицательный знак6.54
          ?    вопросительный знак8.81
          ...    многоточие4.06
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.07
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.32
          "    кавычка8.03
          ()    скобки0.89
          :    двоеточие6.24
          ;    точка с запятой0.07




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. Альбина Нури
 52
2. Олег Рой
 41
3. Елена Жаринова
 40
4. Ширин Шафиева
 39
5. Ольга Онойко
 39
6. Светлана Синявская
 39
7. Ирина Матлак
 39
8. Александр Матюхин
 39
9. Алексей Атеев
 39
10. Диана Удовиченко
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх