fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Некромантисса
Автор: Ольга Онойко
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:134025
Слов в произведении (СВП):20079
Приблизительно страниц:68
Средняя длина слова, знаков:5.15
Средняя длина предложения (СДП), знаков:54.61
СДП авторского текста, знаков:61.33
СДП диалога, знаков:40
Доля диалогов в тексте:23.15%
Доля авторского текста в диалогах:13.32%
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:4065
Активный словарный запас (АСЗ):3924
Активный несловарный запас (АНСЗ):141
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1158.59
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2584.10 —> 9390-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:4669 (23.25% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:15410 (76.75% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное4830 (31.34%)
          Прилагательное1828 (11.86%)
          Глагол3776 (24.50%)
          Местоимение-существительное1632 (10.59%)
          Местоименное прилагательное938 (6.09%)
          Местоимение-предикатив5 (0.03%)
          Числительное (количественное)141 (0.91%)
          Числительное (порядковое)18 (0.12%)
          Наречие825 (5.35%)
          Предикатив205 (1.33%)
          Предлог1604 (10.41%)
          Союз1585 (10.29%)
          Междометие358 (2.32%)
          Вводное слово45 (0.29%)
          Частица1143 (7.42%)
          Причастие262 (1.70%)
          Деепричастие43 (0.28%)
Служебных слов:7353 (47.72%)

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
Существительное4119439.411.001.2.007.91.521325.2.49104.9.43
Прилагательное487.9161.71.4.00.55.062.1.914.19.73.003.41.3.30
Глагол4416211614.061.6.128138183.2.188.81.2.67
Местоимение-существительное1010323.42.8.06.85.126.41.33.24.8.24.7914.85.12
Местоименное прилагательное236.37.42.1.85.06.37.061.8.982.61.9.73.063.51.1.06
Местоимение-предикатив.06.00.12.00.00.00.00.00.00.00.00.06.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.7.551.1.24.30.00.06.00.12.06.30.61.06.00.37.18.00
Числительное (порядковое).73.00.06.00.00.00.00.00.06.00.06.00.00.00.00.00.00
Наречие3.64.8155.2.98.00.24.061.9.433.23.1.30.063.8.73.06
Предикатив1.8.552.9.79.06.06.00.00.55.30.67.67.06.001.2.12.00
Предлог521321013.00.67.30.49.18.06.85.00.00.431.6.18
Союз191122123.9.00.91.065.415.62.61.127.11.2.18
Междометие6.1.98.9151.4.00.00.001.4.37.671.8.24.061.2.12.00
Вводное слово.18.49.24.06.12.00.12.00.06.00.12.49.00.00.37.06.06
Частица106294.41.2.00.73.002.4.673.23.7.55.245.4.73.06
Причастие7.11.8.61.43.30.00.06.00.24.122.9.73.06.00.18.24.00
Деепричастие.61.06.12.18.06.00.00.00.06.00.55.12.06.00.49.00.00

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
Существительное16192023292829302929
Прилагательное7.39.88.48.29.58.99101113
Глагол12262724191920181716
Местоимение-существительное21127.787.55.35.46.75.34.8
Местоименное прилагательное3.55.64.24.54.65.354.95.36.1
Местоимение-предикатив.00.10.00.00.00.10.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).90.70.90.70.801.21.1.40.50.50
Числительное (порядковое).20.10.00.10.10.10.10.00.10.30
Наречие6.75.74.43.63.73.93.635.23.9
Предикатив2.51.31.3.80.70.80.40.501.1.90
Предлог6.94.88.2129.29.67.98.47.49.1
Союз104.87.27.188.68.58.49.38.9
Междометие7.1.901.901.31.21.81.71.11.2
Вводное слово.50.30.40.20.10.20.20.00.10.00
Частица4.67.67.75.85.25.66.45.25.86
Причастие.80.901.71.901.21.91.81.91.2
Деепричастие.30.30.00.30.20.10.50.10.60.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая114.00
          .    точка99.31
          -    тире28.29
          !    восклицательный знак5.38
          ?    вопросительный знак8.42
          ...    многоточие9.26
          !..    воскл. знак с многоточием0.65
          ?..    вопр. знак с многоточием0.30
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.40
          "    кавычка6.57
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие6.13
          ;    точка с запятой0.95




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. Ольга Онойко
 34
2. Марина и Сергей Дяченко
 29
3. Елена Хаецкая
 29
4. Альбина Нури
 29
5. Юлия Остапенко
 29
6. Лев Вершинин
 28
7. Екатерина Насута
 28
8. Ник Перумов
 28
9. Юлия Фирсанова
 28
10. Тим Скоренко
 28
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх