fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Сенсеры
Автор: Ольга Арсид
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:496166
Слов в произведении (СВП):73042
Приблизительно страниц:247
Средняя длина слова, знаков:5.1
Средняя длина предложения (СДП), знаков:46.51
СДП авторского текста, знаков:56.67
СДП диалога, знаков:36.85
Доля диалогов в тексте:40.73%
Доля авторского текста в диалогах:12.17%
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:6801
Активный словарный запас (АСЗ):6608
Активный несловарный запас (АНСЗ):193
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1092.06
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2394.82 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:15975 (21.87% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:57067 (78.13% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное17744 (31.09%)
          Прилагательное4552 (7.98%)
          Глагол16191 (28.37%)
          Местоимение-существительное6937 (12.16%)
          Местоименное прилагательное2865 (5.02%)
          Местоимение-предикатив5 (0.01%)
          Числительное (количественное)562 (0.98%)
          Числительное (порядковое)111 (0.19%)
          Наречие3175 (5.56%)
          Предикатив617 (1.08%)
          Предлог6830 (11.97%)
          Союз5521 (9.67%)
          Междометие1286 (2.25%)
          Вводное слово205 (0.36%)
          Частица4653 (8.15%)
          Причастие682 (1.20%)
          Деепричастие119 (0.21%)
Служебных слов:28421 (49.80%)

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
Существительное2911639.45.8.03.93.33111.224286.4.29152.6.44
Прилагательное302.6142.78.00.05.031.3.292.64.7.91.071.6.56.15
Глагол5014241613.021.4.2191.245195.7.34122.5.33
Местоимение-существительное8.98.3405.42.7.001.2.107.117.14.8.64.7816.54.16
Местоименное прилагательное184.171.8.56.00.33.031.3.343.71.8.34.053.44.03
Местоимение-предикатив.02.00.02.02.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.7.391.2.36.18.00.10.00.15.07.62.59.08.00.77.10.00
Числительное (порядковое).98.03.23.03.00.00.00.00.05.02.05.20.00.00.05.03.00
Наречие4.83.5185.71.1.00.31.071.3.412.72.9.54.083.5.51.08
Предикатив.70.331.9.95.20.00.10.00.34.29.52.46.15.02.69.00.00
Предлог65122.51212.001.8.56.65.05.05.90.07.03.441.6.03
Союз155.224132.8.00.80.075.6.575.93.8.91.397.6.65.05
Междометие71.11.14.91.5.00.08.02.82.10.821.3.13.001.1.23.02
Вводное слово.36.15.70.44.08.00.02.00.18.07.08.31.03.00.33.00.00
Частица7.24366.41.7.02.98.072.6.963.74.6.90.234.2.51.18
Причастие5.3.36.69.15.13.00.05.00.28.021.6.57.20.05.33.07.00
Деепричастие.23.07.34.15.08.00.00.00.02.03.64.00.02.00.21.00.00

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
Существительное26162025262726282829
Прилагательное4.16.85.85.96.76.56.777.66.2
Глагол14332823222221212120
Местоимение-существительное21119.18.77.46.96.45.76.36.2
Местоименное прилагательное2.334.24.54.24.44.84.34.54.8
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.10.00
Числительное (колич-ое).60.90.60.901.1.70.60.50.80.50
Числительное (порядковое).20.20.10.20.10.10.20.30.00.20
Наречие5.95.943.83.83.43.84.13.84
Предикатив21.90.70.40.60.50.50.50.30
Предлог6.65.81011109.610111112
Союз8.9677.28.68.797.57.37.8
Междометие2.3.801.51.822.12.521.81.8
Вводное слово.60.40.30.30.10.20.20.20.20.20
Частица5.697.55.85.96.26.565.95.4
Причастие.40.80.8011.11.21.3.9011.1
Деепричастие.20.20.20.10.10.20.20.20.10.00

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая117.88
          .    точка112.10
          -    тире34.56
          !    восклицательный знак10.19
          ?    вопросительный знак15.46
          ...    многоточие4.05
          !..    воскл. знак с многоточием0.01
          ?..    вопр. знак с многоточием0.05
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.56
          "    кавычка10.79
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие5.34
          ;    точка с запятой0.01




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».


Внимание! У Ольги Арсид пока не сформирован лингвистический паспорт, а значит этого автора в списке результатов не будет в любом случае. Проверка авторства для данного произведения не может претендовать на верный результат.

АвторСовпадение с лингвопрофилем автора (в условных единицах)
1. Медина Мирай
 39
2. Ольга Пашнина
 39
3. Альбина Нури
 38
4. Лана Ежова
 38
5. Анна Бруша
 37
6. Ника Ёрш
 37
7. Анна Чарова
 37
8. Ольга Шерстобитова
 37
9. Татьяна Форш
 37
10. Роман Куликов
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх