fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Бард
Автор: Мария Галина
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:150187
Слов в произведении (СВП):22178
Приблизительно страниц:72
Средняя длина слова, знаков:4.92
Средняя длина предложения (СДП), знаков:50.14
СДП авторского текста, знаков:72.77
СДП диалога, знаков:36.41
Доля диалогов в тексте:45.41%
Доля авторского текста в диалогах:14.04%
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:3660
Активный словарный запас (АСЗ):3533
Активный несловарный запас (АНСЗ):127
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1032.44
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2279.82 —> 11483-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:4782 (21.56% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:17396 (78.44% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное5292 (30.42%)
          Прилагательное1837 (10.56%)
          Глагол4379 (25.17%)
          Местоимение-существительное2418 (13.90%)
          Местоименное прилагательное933 (5.36%)
          Местоимение-предикатив4 (0.02%)
          Числительное (количественное)195 (1.12%)
          Числительное (порядковое)30 (0.17%)
          Наречие958 (5.51%)
          Предикатив168 (0.97%)
          Предлог1846 (10.61%)
          Союз1690 (9.71%)
          Междометие396 (2.28%)
          Вводное слово56 (0.32%)
          Частица1063 (6.11%)
          Причастие273 (1.57%)
          Деепричастие39 (0.22%)
Служебных слов:8445 (48.55%)

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
Существительное3515579.37.3.00.93.168.21.323275.6.389.35.7.54
Прилагательное479.29.71.9.71.00.22.001.272.77.38.112.61.7.22
Глагол4618232112.001.6.11101.240154.2.167.61.5.49
Местоимение-существительное138.45263.6.001.2.388.21.374.9.87.6012.38.00
Местоименное прилагательное215.95.62.41.3.00.16.111.2.602.61.7.16.112.2.44.05
Местоимение-предикатив.00.00.16.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.05.00.00
Числительное (колич-ое)2.8.76.76.65.38.00.11.05.11.16.87.76.00.05.93.05.00
Числительное (порядковое).71.05.44.05.00.00.00.00.05.00.05.22.00.00.00.00.00
Наречие4.54.8145.5.82.00.49.002.8.763.53.8.38.163.6.49.16
Предикатив1.2.331.9.44.38.00.00.00.16.00.27.65.22.00.54.00.00
Предлог54132.41212.001.1.27.38.11.16.60.05.00.272.1.05
Союз169.118162.8.11.87.225.9.225.14.11.1.495.11.11
Междометие6.6.76.767.22.00.11.05.60.27.65.76.11.00.82.16.00
Вводное слово.27.11.54.49.05.00.00.00.11.16.16.60.05.05.16.00.00
Частица6.13.5245.81.001.5.002.932.83.3.65.223.9.38.05
Причастие6.42.1.38.22.38.00.05.00.33.053.2.54.16.00.11.11.05
Деепричастие.33.11.33.00.00.00.00.00.11.00.44.11.00.00.22.05.05

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
Существительное17172024282728283026
Прилагательное4.96.97.97.88.49.9119.49.19.1
Глагол12322623201920181720
Местоимение-существительное2714119.39.17.38.79.18.87.5
Местоименное прилагательное3.43.745.24.953.245.15.1
Местоимение-предикатив.10.10.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.31.1.801.80.801.40.501.1
Числительное (порядковое).20.30.20.10.20.10.00.10.40.00
Наречие6.16.243.93.334.74.62.94.2
Предикатив1.2.901.90.501.60.20.60.60
Предлог44.910109.899.69.1109.6
Союз134.56.56.96.19.36.58.387.2
Междометие4.6.801.11.71.92.21.61.91.71.5
Вводное слово.40.30.20.20.30.10.30.40.10.10
Частица4.86.664.54.84.53.85.24.44.6
Причастие.30.40.60.701.41.71.31.61.32.5
Деепричастие.10.10.30.20.30.20.10.00.20.00

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая141.18
          .    точка101.41
          -    тире50.64
          !    восклицательный знак11.90
          ?    вопросительный знак12.17
          ...    многоточие12.31
          !..    воскл. знак с многоточием0.05
          ?..    вопр. знак с многоточием0.05
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.00
          "    кавычка7.03
          ()    скобки0.23
          :    двоеточие2.89
          ;    точка с запятой1.13




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. Мария Галина
 31
2. Марина и Сергей Дяченко
 31
3. Елена Хаецкая
 30
4. Алексей Олейников
 30
5. Сергей Волков
 29
6. Аркадий и Борис Стругацкие
 29
7. Олег Верещагин
 29
8. Дмитрий Емец
 29
9. Наталья Колесова
 29
10. Сергей Лукьяненко
 29
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх