fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Под маской долга
Автор: Галина Долгова
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:643559
Слов в произведении (СВП):95618
Приблизительно страниц:321
Средняя длина слова, знаков:5.07
Средняя длина предложения (СДП), знаков:54.78
СДП авторского текста, знаков:72.21
СДП диалога, знаков:44.5
Доля диалогов в тексте:51.17%
Доля авторского текста в диалогах:8.41%
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:8405
Активный словарный запас (АСЗ):7959
Активный несловарный запас (АНСЗ):446
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1081.78
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2401.94 —> 11022-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:24833 (25.97% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:70785 (74.03% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное19986 (28.23%)
          Прилагательное6980 (9.86%)
          Глагол18643 (26.34%)
          Местоимение-существительное9459 (13.36%)
          Местоименное прилагательное3902 (5.51%)
          Местоимение-предикатив10 (0.01%)
          Числительное (количественное)1039 (1.47%)
          Числительное (порядковое)193 (0.27%)
          Наречие4602 (6.50%)
          Предикатив780 (1.10%)
          Предлог7846 (11.08%)
          Союз9094 (12.85%)
          Междометие1711 (2.42%)
          Вводное слово279 (0.39%)
          Частица7162 (10.12%)
          Причастие1117 (1.58%)
          Деепричастие267 (0.38%)
Служебных слов:39730 (56.13%)

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
Существительное311140115.8.011.4.298.11.122285.2.42133.6.62
Прилагательное334.8162.51.1.00.49.042.303.25.91.4.092.6.90.15
Глагол4013241711.092.2.2691.332224.1.31132.3.46
Местоимение-существительное910407.43.5.00.88.198.31.15.96.8.55.4615.59.15
Местоименное прилагательное224.55.52.51.2.00.49.141.2.161.61.9.35.053.62.02
Местоимение-предикатив.00.00.05.01.00.00.00.00.01.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.91.11.5.26.30.00.19.04.14.071.5.67.09.02.64.21.01
Числительное (порядковое)1.1.11.32.09.01.00.05.02.09.00.14.16.04.00.06.04.01
Наречие3.45.3176.71.4.01.45.042.9.673.73.2.78.074.9.98.15
Предикатив.66.441.81.24.00.02.00.52.00.41.61.19.02.81.00.02
Предлог498.93.71113.002.2.62.74.04.111.2.04.00.671.8.01
Союз16822184.001.2.2771.17.66.81.61131.26
Междометие4.4.931.751.5.00.12.041.3.121.22.22.041.2.14.06
Вводное слово.49.19.57.52.12.00.01.01.25.02.24.22.07.00.47.00.00
Частица8.14.9367.92.001.9.094.1.934.87.75.176.71.11
Причастие6.4.88.65.35.17.00.10.01.36.042.2.76.12.04.16.05.02
Деепричастие.41.16.36.29.06.00.02.00.16.06.85.20.06.02.37.02.02

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
Существительное13171921222323242526
Прилагательное7.87.56.97.46.86.57.57.37.87
Глагол11232524232221191920
Местоимение-существительное181412118.98.27.77.38.37.5
Местоименное прилагательное2.44.13.84.24.455.14.74.54.4
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).801.21.11.11.21.21.21.901.1
Числительное (порядковое).20.20.20.30.20.20.20.30.20.20
Наречие7.16.85.14.34.4444.33.94.1
Предикатив1.9.80.70.90.60.50.50.50.80.50
Предлог6.25.97.88.79.59.39.49.299.7
Союз168.87.288.79.19.29.999.5
Междометие4.21.11.21.51.31.91.9221.9
Вводное слово.80.40.40.30.20.10.10.20.20.20
Частица9.19.68.46.87.27.277.96.96.8
Причастие.50.801.111.21.31.51.31.71.6
Деепричастие.90.20.20.20.20.30.20.30.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая130.31
          .    точка87.55
          -    тире34.49
          !    восклицательный знак9.78
          ?    вопросительный знак17.12
          ...    многоточие12.94
          !..    воскл. знак с многоточием0.04
          ?..    вопр. знак с многоточием0.21
          !!!    тройной воскл. знак0.12
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.60
          "    кавычка2.84
          ()    скобки0.23
          :    двоеточие1.00
          ;    точка с запятой0.03




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. Галина Долгова
 60
2. Анна Кувайкова
 43
3. Ольга Пашнина
 42
4. Ника Ёрш
 42
5. Екатерина Азарова
 41
6. Алия Якубова
 41
7. Наталья Косухина
 41
8. Татьяна Серганова
 41
9. Катерина Полянская
 41
10. Сергей Садов
 41
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх