fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Троллий пик
Автор: Уна Харт
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:447279
Слов в произведении (СВП):66136
Приблизительно страниц:228
Средняя длина слова, знаков:5.21
Средняя длина предложения (СДП), знаков:59.6
СДП авторского текста, знаков:69.78
СДП диалога, знаков:44.54
Доля диалогов в тексте:30.18%
Доля авторского текста в диалогах:12.45%
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:7682
Активный словарный запас (АСЗ):7438
Активный несловарный запас (АНСЗ):244
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1152.51
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2602.37 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:16080 (24.31% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:50056 (75.69% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное14494 (28.96%)
          Прилагательное5072 (10.13%)
          Глагол13691 (27.35%)
          Местоимение-существительное4964 (9.92%)
          Местоименное прилагательное2573 (5.14%)
          Местоимение-предикатив1 (0.00%)
          Числительное (количественное)667 (1.33%)
          Числительное (порядковое)94 (0.19%)
          Наречие3558 (7.11%)
          Предикатив547 (1.09%)
          Предлог5885 (11.76%)
          Союз5041 (10.07%)
          Междометие1276 (2.55%)
          Вводное слово235 (0.47%)
          Частица4742 (9.47%)
          Причастие592 (1.18%)
          Деепричастие153 (0.31%)
Служебных слов:24870 (49.68%)

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
Существительное2811478.36.7.001.2.11111.126266.3.71162.6.49
Прилагательное376.5151.7.96.00.31.041.6.983.57.2.98.163.6.56.16
Глагол4419251511.002.6.18121.537214.5.53152.4.35
Местоимение-существительное7.66.8323.92.5.00.86.027.7.805.63.7.33.7313.38.11
Местоименное прилагательное20471.9.75.00.40.181.6.362.52.35.053.29.04
Местоимение-предикатив.00.00.02.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.5.961.3.42.38.00.16.02.20.11.711.07.02.89.13.00
Числительное (порядковое)1.04.11.00.02.00.02.00.07.02.04.20.02.00.00.00.00
Наречие4.86196.31.00.44.052.7.674.14.60.095.8.80.09
Предикатив.71.422.9.44.35.00.05.00.40.16.38.53.16.02.76.04.02
Предлог59132.6913.022.67.69.11.051.1.05.00.421.6.11
Союз147.621112.9.00.84.117.1.806.13.91.1.298.1.55.27
Междометие7.11.31.741.4.00.15.051.1.181.31.20.041.09.05
Вводное слово.55.24.67.53.16.00.00.00.36.11.20.44.04.04.40.00.04
Частица8.65.2385.62.1.001.3.023.9.964.85.6.86.136.8.66.05
Причастие4.41.27.20.16.00.05.00.36.022.58.09.00.33.07.00
Деепричастие.29.24.38.18.04.00.04.02.13.00.82.15.04.05.16.00.00

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
Существительное16162022242326262525
Прилагательное6.56.76.67.888.88.38.67.98.8
Глагол13312725232119202019
Местоимение-существительное171087.86.36.15.95.65.55.6
Местоименное прилагательное2.53.93.73.94.24.24.94.544.7
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.3.9011.901.211.111.1
Числительное (порядковое).10.20.10.20.10.10.20.30.20.10
Наречие9.27.25.64.95.14.74.7555.1
Предикатив1.6.90.90.80.60.70.80.60.60.50
Предлог8.85.58.49.79.1119.69.5119.7
Союз9.45.97.37.18.58.48.48.48.89.4
Междометие5.911.21.31.82.12.41.81.72
Вводное слово1.1.50.40.30.20.30.20.20.30.20
Частица6.38.98.96.96.97.46.77.47.17.4
Причастие.30.40.701.2111.2111.3
Деепричастие.70.20.20.10.20.10.30.30.30.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая118.33
          .    точка88.74
          -    тире27.04
          !    восклицательный знак3.58
          ?    вопросительный знак14.11
          ...    многоточие3.48
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.05
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.27
          "    кавычка9.89
          ()    скобки0.12
          :    двоеточие6.93
          ;    точка с запятой0.06




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. Уна Харт
 49
2. Альбина Нури
 41
3. Олег Рой
 39
4. Ольга Пашнина
 39
5. Алека Вольских
 38
6. Юлия Остапенко
 38
7. Софья Ролдугина
 38
8. Анна Бруша
 38
9. Екатерина Звонцова
 38
10. Елена Жаринова
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх