fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Ульфила
Автор: Елена Хаецкая
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:512785
Слов в произведении (СВП):76940
Приблизительно страниц:271
Средняя длина слова, знаков:5.31
Средняя длина предложения (СДП), знаков:64.07
СДП авторского текста, знаков:69.31
СДП диалога, знаков:44.49
Доля диалогов в тексте:14.71%
Доля авторского текста в диалогах:8.47%
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:10142
Активный словарный запас (АСЗ):9225
Активный несловарный запас (АНСЗ):917
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1272.84
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3012.10 —> 3386-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:16691 (21.69% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:60249 (78.31% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное18531 (30.76%)
          Прилагательное6158 (10.22%)
          Глагол14780 (24.53%)
          Местоимение-существительное3874 (6.43%)
          Местоименное прилагательное3812 (6.33%)
          Местоимение-предикатив18 (0.03%)
          Числительное (количественное)734 (1.22%)
          Числительное (порядковое)112 (0.19%)
          Наречие2872 (4.77%)
          Предикатив444 (0.74%)
          Предлог7569 (12.56%)
          Союз6756 (11.21%)
          Междометие1000 (1.66%)
          Вводное слово144 (0.24%)
          Частица5099 (8.46%)
          Причастие928 (1.54%)
          Деепричастие131 (0.22%)
Служебных слов:28403 (47.14%)

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
Существительное4222606.815.002.408.3.8631244.2.35165.2.42
Прилагательное446.2152.12.00.32.021.3.324.75.4.50.1431.1.18
Глагол3314221310.132.1.218.71.331213.2.30152.1.37
Местоимение-существительное104.4152.82.1.02.37.022.7.506.33.8.48.246.64.05
Местоименное прилагательное225.99.51.91.4.00.40.111.5.503.43.2.29.143.9.48.05
Местоимение-предикатив.03.00.10.03.00.00.00.00.02.00.00.00.00.00.02.00.00
Числительное (колич-ое)4.4.911.4.37.45.00.19.02.18.101.21.2.10.03.51.06.00
Числительное (порядковое).69.06.22.03.00.00.00.00.02.00.14.18.02.00.13.03.00
Наречие4.84.51321.4.00.45.021.8.324.53.2.32.034.4.77.08
Предикатив.56.501.5.32.19.00.05.00.38.03.59.61.08.02.53.06.00
Предлог65142.31114.001.6.45.77.18.301.3.02.021.11.4.02
Союз218.72574.3.06.94.186.5.83106.11.1.279.8.93.18
Междометие5.5.98.962.21.1.00.13.02.37.08.541.3.00.05.88.11.00
Вводное слово.29.14.69.05.05.00.02.00.10.03.24.34.00.00.18.00.00
Частица114.5313.92.001.4.082.8.596.17.2.56.346.1.83.18
Причастие4.8.991.4.40.27.00.06.03.38.022.8.72.19.02.48.10.00
Деепричастие.37.14.16.03.03.00.02.00.05.02.58.19.02.02.29.02.00

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
Существительное14222426262628272628
Прилагательное6.46.88.28.38.798.38.4109.6
Глагол18232222222220202020
Местоимение-существительное6.576.75.74.454.94.64.94.3
Местоименное прилагательное3.15.15.25.55.65.36.15.26.35.1
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.10.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.11.11.21.111.1.801.801.1
Числительное (порядковое).20.30.10.10.10.10.10.10.30.10
Наречие6.44.94.13.63.53.63.833.52.9
Предикатив1.70.50.70.40.50.60.70.40.60
Предлог8.89111111109.8121010
Союз217.96.67.27.38.58.78.67.88.8
Междометие3.91.21.2111.11.11.111.3
Вводное слово.30.40.20.10.20.20.10.10.10.30
Частица89.47.36.26.96.26.66.86.96.6
Причастие.60.8011.21.71.21.11.41.41.4
Деепричастие.40.20.10.10.20.10.20.10.30.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая118.74
          .    точка87.85
          -    тире20.67
          !    восклицательный знак2.26
          ?    вопросительный знак7.38
          ...    многоточие2.53
          !..    воскл. знак с многоточием0.39
          ?..    вопр. знак с многоточием0.21
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.03
          "    кавычка4.69
          ()    скобки1.96
          :    двоеточие7.80
          ;    точка с запятой3.76




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. Елена Хаецкая
 43
2. Борис Акунин
 39
3. Елизавета Дворецкая
 39
4. Лев Вершинин
 39
5. Ольга Елисеева
 39
6. Владимир Свержин
 38
7. Владислав Русанов
 38
8. Дмитрий Скирюк
 37
9. Юлия Остапенко
 37
10. Елена Первушина
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх