fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Когда завтра настанет вновь
Автор: Евгения Сафонова
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:796036
Слов в произведении (СВП):119160
Приблизительно страниц:402
Средняя длина слова, знаков:5.09
Средняя длина предложения (СДП), знаков:66.41
СДП авторского текста, знаков:89.31
СДП диалога, знаков:53.26
Доля диалогов в тексте:51.14%
Доля авторского текста в диалогах:7.63%
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:10964
Активный словарный запас (АСЗ):10315
Активный несловарный запас (АНСЗ):649
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1194.23
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2750.52 —> 7180-е место в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:10177.40
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:28393 (23.83% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:90767 (76.17% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное26623 (29.33%)
          Прилагательное9751 (10.74%)
          Глагол22009 (24.25%)
          Местоимение-существительное11053 (12.18%)
          Местоименное прилагательное5579 (6.15%)
          Местоимение-предикатив11 (0.01%)
          Числительное (количественное)1060 (1.17%)
          Числительное (порядковое)174 (0.19%)
          Наречие5708 (6.29%)
          Предикатив799 (0.88%)
          Предлог12227 (13.47%)
          Союз8823 (9.72%)
          Междометие1771 (1.95%)
          Вводное слово301 (0.33%)
          Частица7848 (8.65%)
          Причастие1794 (1.98%)
          Деепричастие385 (0.42%)
Служебных слов:47998 (52.88%)

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
Существительное3017401110.011.4.1810.7832234.8.48137.2.82
Прилагательное476.8131.81.3.00.23.041.6.613.74.7.80.042.61.4.21
Глагол401621169.9.061.6.219.31.238143.5.24131.8.61
Местоимение-существительное87.9404.92.3.03.93.067.6.807.35.6.59.3314.61.22
Местоименное прилагательное244.46.941.4.00.26.051.5.492.52.2.29.043.3.51.08
Местоимение-предикатив.01.00.05.01.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.4.87.89.49.30.00.21.06.24.12.94.70.05.02.58.13.01
Числительное (порядковое).92.07.19.05.07.00.00.00.02.00.04.12.00.00.13.02.00
Наречие44.3157.41.3.01.55.012.8.494.73.3.54.154.2.80.08
Предикатив.60.191.6.45.13.00.04.00.34.09.39.55.08.00.57.09.00
Предлог55164.41217.001.9.68.81.18.101.9.04.01.891.8.13
Союз126.518153.5.00.83.075.3.496.94.41.1.237.5.80.21
Междометие4.411.14.21.1.00.09.05.98.05.911.1.19.06.92.16.06
Вводное слово.30.23.49.55.05.00.01.00.24.02.25.19.03.00.20.03.01
Частица85306.41.8.001.2.073.6.6056.67.185.1.77.22
Причастие6.81.4.80.84.41.00.05.03.48.024.4.63.16.01.29.20.02
Деепричастие.53.15.40.12.11.00.01.00.10.081.3.11.03.00.56.06.02

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
Существительное12182124242425242625
Прилагательное5.67.36.97.58.48.58.98.89.48.6
Глагол14242321201919181820
Местоимение-существительное2013109.69.18.17.78.17.57
Местоименное прилагательное34.64.74.95.155.24.94.85.4
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).801.601.1.701.1.901.11.11
Числительное (порядковое).20.20.10.10.10.20.20.10.10.20
Наречие8.1654.64.44.74.24.144.1
Предикатив1.5.70.70.60.70.70.50.60.60.70
Предлог7.87.61011111211111112
Союз147.26.55.96.56.97.187.77.1
Междометие3.7111.21.31.61.91.71.21.3
Вводное слово1.30.20.20.20.20.20.20.20.00
Частица7.28.97.86.96.86.36.46.96.46.3
Причастие.40.801.11.21.41.522.12.31.7
Деепричастие.80.30.20.30.30.40.30.20.10.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая125.49
          .    точка84.32
          -    тире34.21
          !    восклицательный знак1.42
          ?    вопросительный знак8.92
          ...    многоточие9.58
          !..    воскл. знак с многоточием0.04
          ?..    вопр. знак с многоточием0.71
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.23
          "    кавычка2.81
          ()    скобки0.29
          :    двоеточие5.58
          ;    точка с запятой2.13




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. Евгения Сафонова
 61
2. Елена Жаринова
 41
3. Рута Шейл
 40
4. Юлия Остапенко
 40
5. Валерия Чернованова
 40
6. Денис Чекалов
 40
7. Марьяна Сурикова
 40
8. Марина Кузина
 40
9. Аня Сокол
 40
10. Александра Лисина
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх