fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Милорд и сэр
Автор: Екатерина Фёдорова
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:583778
Слов в произведении (СВП):83942
Приблизительно страниц:293
Средняя длина слова, знаков:5.27
Средняя длина предложения (СДП), знаков:68.91
СДП авторского текста, знаков:79.95
СДП диалога, знаков:60.1
Доля диалогов в тексте:48.56%
Доля авторского текста в диалогах:9.72%
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:11625
Активный словарный запас (АСЗ):10328
Активный несловарный запас (АНСЗ):1297
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1263.63
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3026.60 —> 3231-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:20312 (24.20% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:63630 (75.80% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное19957 (31.36%)
          Прилагательное7826 (12.30%)
          Глагол13047 (20.50%)
          Местоимение-существительное5710 (8.97%)
          Местоименное прилагательное4250 (6.68%)
          Местоимение-предикатив11 (0.02%)
          Числительное (количественное)674 (1.06%)
          Числительное (порядковое)116 (0.18%)
          Наречие4478 (7.04%)
          Предикатив629 (0.99%)
          Предлог8578 (13.48%)
          Союз6992 (10.99%)
          Междометие1095 (1.72%)
          Вводное слово233 (0.37%)
          Частица5668 (8.91%)
          Причастие1664 (2.62%)
          Деепричастие279 (0.44%)
Служебных слов:32816 (51.57%)

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
Существительное3822398.112.031.4.4512.9731204.1.66146.6.84
Прилагательное488.1171.91.6.01.36.072.5.625.16.69.213.13.6.38
Глагол301418128.8.081.3.18111.330142.4.39102.5.38
Местоимение-существительное106.8185.23.7.00.52.066.776.95.4.73.458.5.65.11
Местоименное прилагательное2385.533.00.29.072.1.272.93.42.063.5.60.14
Местоимение-предикатив.00.00.04.00.00.00.00.00.00.01.03.00.00.00.01.00.00
Числительное (колич-ое)2.91.2.83.22.31.00.20.03.32.031.2.67.03.10.48.28.00
Числительное (порядковое).63.01.15.01.01.00.01.00.03.01.08.11.00.00.08.07.00
Наречие5.27.4143.61.7.00.44.043.9.696.35.1.52.085.22.15
Предикатив1.1.481.7.77.32.00.10.00.41.08.72.56.10.01.84.14.04
Предлог58173.61416.011.7.441.2.21.34.91.06.00.762.5.08
Союз158.4198.94.00.72.087.8.869.26.5.74.39101.5.46
Междометие4.3.94.833.41.00.03.01.65.08.59.97.15.00.94.18.03
Вводное слово.38.34.62.34.10.00.00.00.10.10.17.41.03.00.28.00.01
Частица7.24.6245.51.9.011.2.044.2.936.69.8.58.217.31.46
Причастие7.41.81.11.2.55.00.08.031.5.135.71.1.24.00.52.14.03
Деепричастие.39.24.51.15.11.00.00.00.10.031.1.36.04.01.59.07.03

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
Существительное18202223252627262726
Прилагательное6.58.289.4109.510111011
Глагол13201918181815161514
Местоимение-существительное8.69.59.28.66.56.76.46.25.86.1
Местоименное прилагательное2.84.25.45.35.75.35.75.65.65.4
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).90.7011.80.90.90.701.80
Числительное (порядковое).10.30.20.10.10.10.20.10.10.20
Наречие6.76.65.65.55.655.35.45.14.9
Предикатив1.4.90.80.80.90.70.70.60.60.70
Предлог8.58.61011111111111112
Союз189.17.677.16.87.56.77.57.1
Междометие3.611.11.111.31.31.51.2.80
Вводное слово.50.40.40.20.30.30.20.10.30.10
Частица9.497.46.86.16.26.36.66.17.1
Причастие11.21.91.82.322.12.42.72.3
Деепричастие.50.40.30.30.30.50.30.40.40.40

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая118.21
          .    точка68.58
          -    тире32.08
          !    восклицательный знак9.13
          ?    вопросительный знак9.03
          ...    многоточие23.79
          !..    воскл. знак с многоточием0.06
          ?..    вопр. знак с многоточием0.02
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.35
          "    кавычка3.98
          ()    скобки2.07
          :    двоеточие2.94
          ;    точка с запятой0.04




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 Фёдорова
 56
2. Андрей Ерпылев
 43
3. Александр Сивинских
 42
4. Александр Бушков
 42
5. Игорь Недозор
 41
6. Владимир Лещенко
 41
7. Сергей Вольнов
 41
8. Владимир Свержин
 41
9. Павел Марушкин
 40
10. Игорь Алимов
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх