fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Принц Дома Ночи
Автор: Франциска Вудворт
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:519205
Слов в произведении (СВП):77844
Приблизительно страниц:250
Средняя длина слова, знаков:4.85
Средняя длина предложения (СДП), знаков:56.68
СДП авторского текста, знаков:66.81
СДП диалога, знаков:49.26
Доля диалогов в тексте:50.13%
Доля авторского текста в диалогах:14.15%
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:6693
Активный словарный запас (АСЗ):6528
Активный несловарный запас (АНСЗ):165
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:977.76
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2161.07 —> 11680-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:19247 (24.73% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:58597 (75.27% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное14702 (25.09%)
          Прилагательное4181 (7.14%)
          Глагол17414 (29.72%)
          Местоимение-существительное10993 (18.76%)
          Местоименное прилагательное3601 (6.15%)
          Местоимение-предикатив10 (0.02%)
          Числительное (количественное)488 (0.83%)
          Числительное (порядковое)112 (0.19%)
          Наречие2982 (5.09%)
          Предикатив472 (0.81%)
          Предлог6912 (11.80%)
          Союз6354 (10.84%)
          Междометие1328 (2.27%)
          Вводное слово194 (0.33%)
          Частица5307 (9.06%)
          Причастие714 (1.22%)
          Деепричастие157 (0.27%)
Служебных слов:34856 (59.48%)

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
Существительное187.136167.2.00.71.236121275.20122.5.33
Прилагательное232.5142.7.95.00.17.03.94.182.74.7.80.032.1.56.06
Глагол4513253215.081.5.237.6.9940244.7.35112.5.12
Местоимение-существительное1210649.84.6.001.1.158.51.29.38.71.3.6218.70.21
Местоименное прилагательное274.26.52.3.80.00.17.11.76.152.32.2.29.053.62.03
Местоимение-предикатив.00.00.05.00.00.00.00.00.00.00.05.02.00.00.02.00.00
Числительное (колич-ое)2.7.421.4.48.26.02.05.00.09.05.32.47.05.02.44.14.02
Числительное (порядковое).92.03.17.06.06.00.02.00.02.00.12.09.00.00.08.02.00
Наречие2.63157.5.79.00.27.001.5.272.72.59.093.7.42.14
Предикатив.65.181.9.79.29.00.06.02.20.06.41.47.11.02.44.03.00
Предлог496.95.31915.001.53.56.02.111.00.05.501.1.03
Союз104.423232.9.03.74.124.9.736.53.91.6.279.2.58.24
Междометие5.7.451.36.81.1.00.06.03.48.12.771.1.15.08.94.26.03
Вводное слово.32.05.45.64.08.00.02.00.14.03.21.52.06.00.24.00.00
Частица6.33.5369.51.6.02.88.093.484.14.8.62.216.9.58.20
Причастие3.8.45.71.77.44.00.00.02.32.081.5.88.20.02.23.02.02
Деепричастие.26.08.20.38.18.00.00.00.11.00.76.11.00.00.18.03.00

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
Существительное10141720212222242223
Прилагательное5.1555.25.75.75.35.65.76
Глагол19282525222222222222
Местоимение-существительное26201614121112111111
Местоименное прилагательное2.44.254.85.14.95.64.85.35.7
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).40.70.70.60.70.60.90.50.70.60
Числительное (порядковое).10.30.10.10.20.10.20.20.20.20
Наречие6.85.23.933.73.43.33.33.13.6
Предикатив1.3.50.90.60.50.30.60.30.50.50
Предлог7.75.699.89.89.9109.99.69.9
Союз8.56.37.48.210109.18.99.57.2
Междометие3.21.11.21.51.52.21.81.92.11.7
Вводное слово.70.40.20.10.20.10.20.30.10.20
Частица7.58.67.865.96.26.16.77.57.3
Причастие.40.60111.41.801.901
Деепричастие.70.00.10.20.30.20.20.00.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая125.35
          .    точка90.73
          -    тире42.66
          !    восклицательный знак9.43
          ?    вопросительный знак13.66
          ...    многоточие1.89
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.08
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.70
          "    кавычка7.81
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие2.72
          ;    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. Франциска Вудворт
 46
2. Наталья Косухина
 36
3. Ольга Пашнина
 34
4. Татьяна Форш
 34
5. Валерия Чернованова
 34
6. Екатерина Азарова
 34
7. Милена Завойчинская
 34
8. Медина Мирай
 34
9. Анна Бруша
 34
10. Екатерина Богданова
 34
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх