fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Ветер без имени
Автор: Екатерина Флат
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:536499
Слов в произведении (СВП):79375
Приблизительно страниц:268
Средняя длина слова, знаков:5.1
Средняя длина предложения (СДП), знаков:51.89
СДП авторского текста, знаков:59.94
СДП диалога, знаков:44.97
Доля диалогов в тексте:46.64%
Доля авторского текста в диалогах:10.47%
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:7404
Активный словарный запас (АСЗ):7058
Активный несловарный запас (АНСЗ):346
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1081.09
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2366.23 —> 11298-е место 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:22096 (27.84% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:57279 (72.16% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное14772 (25.79%)
          Прилагательное6746 (11.78%)
          Глагол14969 (26.13%)
          Местоимение-существительное7614 (13.29%)
          Местоименное прилагательное3063 (5.35%)
          Местоимение-предикатив30 (0.05%)
          Числительное (количественное)699 (1.22%)
          Числительное (порядковое)117 (0.20%)
          Наречие5139 (8.97%)
          Предикатив841 (1.47%)
          Предлог6712 (11.72%)
          Союз7382 (12.89%)
          Междометие1577 (2.75%)
          Вводное слово304 (0.53%)
          Частица6338 (11.07%)
          Причастие867 (1.51%)
          Деепричастие273 (0.48%)
Служебных слов:33293 (58.12%)

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
Существительное221237115.5.031.1.17101.421193.9.65152.39
Прилагательное435.1183.31.3.00.29.092.2.383.45.81.4.113.1.84.17
Глагол301621186.4.151.6.2611230174.6.50122.3.57
Местоимение-существительное8.49.9316.33.8.021.17121.27.78.6.68115.54.12
Местоименное прилагательное205.55.32.51.6.00.41.051.7.351.61.6.26.052.7.54.02
Местоимение-предикатив.03.02.12.02.00.00.02.00.05.00.00.02.00.00.00.00.02
Числительное (колич-ое)3.51.11.4.50.36.00.11.00.29.08.84.62.09.02.53.12.02
Числительное (порядковое).75.02.33.03.02.00.02.00.05.00.11.12.00.00.05.02.00
Наречие5.48.8217.21.6.08.72.035154.6.90.157.11.1.11
Предикатив.83.842.41.2.41.00.08.02.60.05.511.1.08.031.2.09.00
Предлог46143.81114.001.8.381.1.05.151.3.02.02.722.2.06
Союз138.420153.9.111.17111.48.39.1.95.45121.1.41
Междометие4.91.61.36.21.5.00.15.021.6.241.32.35.081.3.24.03
Вводное слово.30.30.90.63.23.00.00.00.36.06.33.26.02.00.75.08.02
Частица66386.81.9.021.2.0851.26.112.89.397.3.65.27
Причастие5.41.1.96.53.24.00.05.00.42.081.6.50.17.02.29.09.03
Деепричастие.51.21.60.66.08.00.00.02.14.05.87.14.03.00.38.00.05

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
Существительное9.1131719202224232424
Прилагательное6.887.88.48.99.89.89.89.39.7
Глагол12192223222119192020
Местоимение-существительное1513119.58.57.37.98.17.17.2
Местоименное прилагательное1.93.84.44.244.34.14.54.24.2
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.10.10.00.10.00
Числительное (колич-ое).601.1.801.9011.90.80.70
Числительное (порядковое).20.30.10.10.20.20.20.10.20.20
Наречие8.88.87.26.26.15.155.855.9
Предикатив2.11.11.21.1.90.90.70.80.80.50
Предлог7.46.5899.79.49.59.69.48.8
Союз17138.37.48.47.68.17.97.77.8
Междометие6.211.11.51.41.71.721.91.6
Вводное слово.70.40.40.40.30.40.30.20.40.40
Частица109.39.17.87.67.76.87.57.67.9
Причастие.60.701.9011.41.41.41.41.7
Деепричастие1.2.30.20.20.10.20.40.10.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая107.84
          .    точка98.90
          -    тире34.56
          !    восклицательный знак8.81
          ?    вопросительный знак15.77
          ...    многоточие4.99
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.11
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.31
          "    кавычка3.67
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие4.25
          ;    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. Екатерина Флат
 52
2. Наталья Жильцова
 38
3. Катерина Полянская
 38
4. Олег Рой
 37
5. Андрей Буторин
 37
6. Анна Кувайкова
 37
7. Мария Боталова
 37
8. Ольга Пашнина
 37
9. Алекс Кош
 36
10. Екатерина Богданова
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх