fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Мечта светлой тьмы
Автор: Валентина Савенко
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:497024
Слов в произведении (СВП):73782
Приблизительно страниц:259
Средняя длина слова, знаков:5.31
Средняя длина предложения (СДП), знаков:54.26
СДП авторского текста, знаков:61.92
СДП диалога, знаков:41.47
Доля диалогов в тексте:28.69%
Доля авторского текста в диалогах:7.71%
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:8581
Активный словарный запас (АСЗ):8302
Активный несловарный запас (АНСЗ):279
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1254.20
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2813.82 отсутствует 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:15946 (21.61% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:57836 (78.39% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное19680 (34.03%)
          Прилагательное6351 (10.98%)
          Глагол14942 (25.84%)
          Местоимение-существительное5246 (9.07%)
          Местоименное прилагательное2405 (4.16%)
          Местоимение-предикатив9 (0.02%)
          Числительное (количественное)621 (1.07%)
          Числительное (порядковое)107 (0.19%)
          Наречие3071 (5.31%)
          Предикатив489 (0.85%)
          Предлог7033 (12.16%)
          Союз5415 (9.36%)
          Междометие1234 (2.13%)
          Вводное слово149 (0.26%)
          Частица4297 (7.43%)
          Причастие1254 (2.17%)
          Деепричастие208 (0.36%)
Служебных слов:25996 (44.95%)

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
Существительное451857117.2.031.3.22111.131265.4.30146.8.56
Прилагательное465.6191.5.91.00.22.001.3.303.54.4.95.032.21.8.27
Глагол531826127.2.021.8.298.9138173.4.249.33.4.35
Местоимение-существительное7.67.82942.7.00.68.055.2.435.53.6.45.2211.54.22
Местоименное прилагательное163.85.32.72.00.29.02.89.191.81.7.29.052.5.29.06
Местоимение-предикатив.00.00.08.00.00.00.00.00.00.00.05.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.41.11.2.25.11.00.13.00.17.081.1.57.08.03.22.22.02
Числительное (порядковое).84.08.25.03.05.00.00.00.02.00.08.13.00.00.06.02.00
Наречие4.15.9153.7.68.00.43.051.8.432.93.2.51.033.61.1.16
Предикатив.83.461.7.60.24.00.03.00.32.06.45.43.16.00.59.03.02
Предлог64154.38.59.3.002.411.21.13.94.00.00.622.6.03
Союз186.319113.1.03.67.214.9.785.33.81.1.387.61.1.19
Междометие7.21.41.141.1.00.10.05.62.10.67.84.19.02.68.19.08
Вводное слово.32.05.32.54.08.00.03.00.14.03.27.13.06.00.16.02.02
Частица83.9314.81.3.00.87.062.3.6435.2.54.164.7.57.13
Причастие8.41.81.46.37.02.06.03.43.025.1.48.17.00.40.14.02
Деепричастие.54.19.30.24.03.00.00.00.03.001.5.08.05.00.27.00.00

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
Существительное20202528293029303132
Прилагательное7.29.1898.48.99.29.59.18
Глагол15262621222120202020
Местоимение-существительное149.78.77.15.95.35.15.95.74.2
Местоименное прилагательное23.73.4333.14.13.83.83.1
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).80.80.901.90.90.8011.70
Числительное (порядковое).20.20.10.20.10.10.10.10.20.20
Наречие6.15.54.24.13.63.843.33.13.5
Предикатив1.7.60.70.50.50.50.50.30.40.60
Предлог7.47.2910111111119.711
Союз136.65.76.86.96.97.46.57.57.5
Междометие4.41.11.21.41.81.51.41.41.11.5
Вводное слово.70.30.20.10.10.20.10.00.10.10
Частица6.88.265.75.25.15.25.55.35.4
Причастие.7011.21.921.92.22.42.32.2
Деепричастие.90.30.20.20.20.10.20.10.20.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая111.02
          .    точка95.16
          -    тире21.86
          !    восклицательный знак11.97
          ?    вопросительный знак11.94
          ...    многоточие3.58
          !..    воскл. знак с многоточием0.04
          ?..    вопр. знак с многоточием0.12
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.26
          "    кавычка2.87
          ()    скобки0.11
          :    двоеточие3.66
          ;    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. Валентина Савенко
 53
2. Ева Никольская
 42
3. Лана Ежова
 41
4. Юлия Фирсанова
 41
5. Катерина Полянская
 40
6. Ольга Пашнина
 40
7. Дмитрий Дашко
 40
8. Марьяна Сурикова
 40
9. Ольга Романовская
 40
10. Александра Лисина
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх