fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Глоток мёртвой воды
Автор: Альбина Нури
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:311985
Слов в произведении (СВП):46835
Приблизительно страниц:160
Средняя длина слова, знаков:5.16
Средняя длина предложения (СДП), знаков:57.93
СДП авторского текста, знаков:71.62
СДП диалога, знаков:43.08
Доля диалогов в тексте:35.88%
Доля авторского текста в диалогах:7.43%
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:6550
Активный словарный запас (АСЗ):6374
Активный несловарный запас (АНСЗ):176
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1149.20
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2596.31 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:11143 (23.79% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:35692 (76.21% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное10774 (30.19%)
          Прилагательное3656 (10.24%)
          Глагол10087 (28.26%)
          Местоимение-существительное4101 (11.49%)
          Местоименное прилагательное2057 (5.76%)
          Местоимение-предикатив11 (0.03%)
          Числительное (количественное)425 (1.19%)
          Числительное (порядковое)63 (0.18%)
          Наречие2234 (6.26%)
          Предикатив338 (0.95%)
          Предлог4250 (11.91%)
          Союз3664 (10.27%)
          Междометие864 (2.42%)
          Вводное слово131 (0.37%)
          Частица3195 (8.95%)
          Причастие413 (1.16%)
          Деепричастие90 (0.25%)
Служебных слов:18363 (51.45%)

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
Существительное3113598.98.8.021.4.279.81.323255.4.54151.8.39
Прилагательное348.2152.21.1.02.47.051.7.373.56.21.1.102.51.6.25
Глагол4017291612.072.27121.539214.39141.9.39
Местоимение-существительное7.48.5355.42.7.001.1.007.4.716.85.2.86.5413.20.12
Местоименное прилагательное204.97.51.81.1.00.17.021.7.422.52.2.32.103.3.37.02
Местоимение-предикатив.00.00.05.02.00.00.00.00.00.00.00.02.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.2.561.8.39.22.10.27.07.20.02.96.66.17.00.91.02.00
Числительное (порядковое).96.05.02.02.02.00.02.00.02.00.02.10.02.00.05.02.00
Наречие54.8164.71.2.00.25.002.2.444.13.83.105.1.59.07
Предикатив.83.292.56.25.00.02.00.29.15.39.51.07.02.64.00.02
Предлог59122.31113.001.8.56.56.07.121.2.07.00.911.1.05
Союз16721133.8.00.66.106.1.446.84.2.61.256.5.81.20
Междометие5.811.45.31.3.00.12.051.3.121.12.1.17.00.98.17.02
Вводное слово.51.17.54.64.05.00.02.00.17.00.25.15.00.02.27.05.00
Частица7.54.2365.91.5.001.023.2.544.25.1.49.205.7.51.10
Причастие3.8.93.34.25.22.00.02.00.27.071.4.88.12.00.29.17.00
Деепричастие.39.17.07.20.07.00.00.00.10.02.69.20.05.00.15.00.00

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
Существительное22182022242522252525
Прилагательное5.77.56.77.77.68.78.388.78.7
Глагол13282624232222212121
Местоимение-существительное19119.98.7876.76.75.86
Местоименное прилагательное24.33.94.754.44.85.44.65.8
Местоимение-предикатив.00.00.00.10.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).901.1.90.90.801.1.90.701.90
Числительное (порядковое).10.10.20.20.10.10.10.10.00.30
Наречие6.16.64.44.64.94.44.44.34.54.4
Предикатив1.7.70.70.60.70.30.50.90.70.50
Предлог6.96.49.48.99.59.310111010
Союз9.46.47.17.487.98.87.88.68
Междометие5.21.11.11.61.41.41.81.421.4
Вводное слово.70.40.50.20.10.20.10.20.10.40
Частица6.78.57.66.96.57.37.66.86.66.4
Причастие.50.50.80.80.7011.1.801.11.1
Деепричастие.40.10.10.10.20.30.20.20.20.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая129.35
          .    точка85.19
          -    тире29.32
          !    восклицательный знак11.74
          ?    вопросительный знак12.23
          ...    многоточие5.72
          !..    воскл. знак с многоточием0.02
          ?..    вопр. знак с многоточием0.06
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.32
          "    кавычка9.03
          ()    скобки0.73
          :    двоеточие7.45
          ;    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. Альбина Нури
 53
2. Олег Рой
 38
3. Ольга Пашнина
 38
4. Елена Жаринова
 37
5. Светлана Синявская
 37
6. Ольга Онойко
 37
7. Анна Одувалова
 36
8. Медина Мирай
 36
9. Екатерина Неволина
 36
10. Артём Тихомиров
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх