fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Дорога в мир живых
Автор: Альбина Нури
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:298013
Слов в произведении (СВП):44787
Приблизительно страниц:155
Средняя длина слова, знаков:5.22
Средняя длина предложения (СДП), знаков:61.55
СДП авторского текста, знаков:74.12
СДП диалога, знаков:37.21
Доля диалогов в тексте:20.74%
Доля авторского текста в диалогах:8.75%
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:6933
Активный словарный запас (АСЗ):6747
Активный несловарный запас (АНСЗ):186
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1218.73
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2807.63 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:10412 (23.25% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:34375 (76.75% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное9829 (28.59%)
          Прилагательное3623 (10.54%)
          Глагол10215 (29.72%)
          Местоимение-существительное3260 (9.48%)
          Местоименное прилагательное1918 (5.58%)
          Местоимение-предикатив10 (0.03%)
          Числительное (количественное)406 (1.18%)
          Числительное (порядковое)55 (0.16%)
          Наречие2170 (6.31%)
          Предикатив360 (1.05%)
          Предлог4328 (12.59%)
          Союз3515 (10.23%)
          Междометие717 (2.09%)
          Вводное слово110 (0.32%)
          Частица3041 (8.85%)
          Причастие612 (1.78%)
          Деепричастие126 (0.37%)
Служебных слов:17025 (49.53%)

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
Существительное29135378.1.001.3.238.91.324254.5.33143.5.74
Прилагательное378.7141.81.2.03.25.052.1.434.46.51.2.083.11.8.25
Глагол3818421411.051.4.28121.643214.1.43153.41
Местоимение-существительное6.86.12942.3.00.94.036.4.765.24.6.46.4310.51.15
Местоименное прилагательное204.7721.3.03.38.051.8.202.62.5.31.003.1.36.05
Местоимение-предикатив.00.00.15.00.00.00.00.00.03.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.7.691.4.25.13.00.33.00.20.131.66.05.00.71.05.03
Числительное (порядковое).69.03.13.00.03.00.00.00.03.00.05.25.00.00.00.08.00
Наречие3.85184.9.94.03.48.002.8.514.33.7.48.084.4.66.03
Предикатив.61.412.1.69.18.00.10.00.20.05.69.87.08.00.87.08.03
Предлог61132.81014.001.9.43.56.10.131.2.03.00.591.9.05
Союз146.623113.5.03.87.036.1.7963.7.76.318.9.92.36
Междометие4.8.992.43.9.89.00.10.00.89.13.741.4.13.031.1.31.03
Вводное слово.43.20.46.31.20.00.03.00.18.00.23.28.03.00.23.00.00
Частица6.54.6354.71.5.031.1.033.31.13.76.69.056.92.36
Причастие5.31.4.74.48.36.00.03.00.69.053.4.74.20.03.28.48.03
Деепричастие.43.23.38.18.18.00.03.00.23.001.1.10.03.00.20.00.03

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
Существительное15172120232325242426
Прилагательное6.87.17.28.38.69.28.37.88.67.7
Глагол21292625262221232221
Местоимение-существительное149.58.87.265.96.45.65.95.2
Местоименное прилагательное2.24.34.14.13.85.44.254.84.7
Местоимение-предикатив.10.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).901.2.901.311.90.70.40.70
Числительное (порядковое).20.10.10.10.10.10.10.20.00.10
Наречие7.265.24.54.24.154.34.34.7
Предикатив1.61.1.90.90.80.50.70.60.70.80
Предлог7.779.29.7101111101112
Союз8.96.87.17.77.98.87.4897.6
Междометие4.3.801.11.31.21.421.71.61.4
Вводное слово.90.40.30.20.10.10.10.20.20.00
Частица6.78.77.47.36.26.46.476.16.7
Причастие.80.901.31.71.11.61.31.41.52
Деепричастие.60.10.10.20.50.20.30.10.10.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая143.34
          .    точка80.11
          -    тире25.30
          !    восклицательный знак9.65
          ?    вопросительный знак12.79
          ...    многоточие3.82
          !..    воскл. знак с многоточием0.02
          ?..    вопр. знак с многоточием0.11
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.11
          "    кавычка13.40
          ()    скобки0.85
          :    двоеточие7.39
          ;    точка с запятой0.38




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
 54
2. Олег Рой
 39
3. Ирина Шевченко
 39
4. Ширин Шафиева
 38
5. Катерина Полянская
 38
6. Валерия Чернованова
 38
7. Ольга Пашнина
 38
8. Ольга Онойко
 38
9. Алексей Верт
 38
10. Аня Сокол
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх