fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Золотой стриж
Автор: Екатерина Соболь
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:481831
Слов в произведении (СВП):72695
Приблизительно страниц:239
Средняя длина слова, знаков:4.96
Средняя длина предложения (СДП), знаков:58.53
СДП авторского текста, знаков:77.93
СДП диалога, знаков:42
Доля диалогов в тексте:38.93%
Доля авторского текста в диалогах:12.66%
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:6582
Активный словарный запас (АСЗ):6440
Активный несловарный запас (АНСЗ):142
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1064.52
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2306.65 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:18095 (24.89% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:54600 (75.11% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное16782 (30.74%)
          Прилагательное5399 (9.89%)
          Глагол14828 (27.16%)
          Местоимение-существительное6735 (12.34%)
          Местоименное прилагательное3328 (6.10%)
          Местоимение-предикатив8 (0.01%)
          Числительное (количественное)719 (1.32%)
          Числительное (порядковое)74 (0.14%)
          Наречие4044 (7.41%)
          Предикатив655 (1.20%)
          Предлог5725 (10.49%)
          Союз5888 (10.78%)
          Междометие1515 (2.77%)
          Вводное слово232 (0.42%)
          Частица5372 (9.84%)
          Причастие741 (1.36%)
          Деепричастие177 (0.32%)
Служебных слов:28980 (53.08%)

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
Существительное32145598.022.22141.521266.4.69163.3.72
Прилагательное316.6142.21.1.00.27.031.9.443.27.21.3.113.41.4.16
Глагол4014201512.051.8.28121.331215.4.25151.9.64
Местоимение-существительное9.78366.43.6.031.1.058.315.45.58.6414.53.14
Местоименное прилагательное206.182.51.00.42.002.1.342.22.2.38.143.5.61.03
Местоимение-предикатив.00.00.05.00.00.00.00.00.00.00.00.00.02.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.521.1.41.34.00.80.03.13.22.61.85.13.021.1.03.00
Числительное (порядковое).49.11.08.02.05.00.03.00.05.00.03.16.00.00.06.00.00
Наречие4.96.5205.21.4.02.66.033.8.722.94.3.81.144.9.70.25
Предикатив.72.332.4.69.20.00.03.00.41.22.34.61.17.02.66.03.02
Предлог487.82.21212.021.5.271.1.14.191.06.00.601.3.00
Союз176.321133.4.00.88.096.9.915.84.1.97.537.8.60.16
Междометие7.2.94171.5.00.13.001.2.361.11.3.23.05.85.02.03
Вводное слово.22.25.72.67.17.00.05.00.27.14.09.27.08.03.42.03.02
Частица8.45.4356.12.6.00.88.004.1.883.95.4.86.287.7.70.28
Причастие5.3.99.27.36.27.00.03.00.27.021.6.63.28.03.31.13.03
Деепричастие.38.03.36.11.09.00.00.00.09.001.1.08.02.00.39.02.00

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
Существительное27182022232424242424
Прилагательное4.77.56.76.97.5888.38.47.5
Глагол11302424212019201921
Местоимение-существительное20119.58.87.67.97.377.16.7
Местоименное прилагательное2.944.54.64.85.34.954.95.2
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).6011.311.21.211.11.3.80
Числительное (порядковое).10.10.10.10.10.20.10.00.10.10
Наречие5.17.16.35.65.14.75.75.355.4
Предикатив1.61.11.80.80.901.50.50.60
Предлог6.24.98.17.98.57.98.88.99.47.8
Союз9.15.76.77.58.59.78.97.98.89.5
Междометие4.71.21.41.622.21.92.22.22
Вводное слово.50.40.30.20.30.20.40.20.40.30
Частица5.68.28.47.87.57.17.47.477.1
Причастие.30.60.801.11.21.21.31.41.21.2
Деепричастие.20.10.20.30.30.20.20.40.30.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая141.19
          .    точка95.95
          -    тире38.01
          !    восклицательный знак2.78
          ?    вопросительный знак9.73
          ...    многоточие4.02
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.00
          "    кавычка4.64
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие8.12
          ;    точка с запятой0.00




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. Екатерина Соболь
 50
2. Ольга Пашнина
 37
3. Анна Гурова
 36
4. Константин Бояндин
 36
5. Олег Рой
 36
6. Екатерина Неволина
 36
7. Владислав Выставной
 35
8. Анна Платунова
 35
9. Александра Лисина
 35
10. Анна Чарова
 35
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх