fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Корона порока
Автор: Таня Свон
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:535078
Слов в произведении (СВП):78829
Приблизительно страниц:276
Средняя длина слова, знаков:5.28
Средняя длина предложения (СДП), знаков:63.27
СДП авторского текста, знаков:72.03
СДП диалога, знаков:46.88
Доля диалогов в тексте:25.88%
Доля авторского текста в диалогах:14.54%
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:7570
Активный словарный запас (АСЗ):7463
Активный несловарный запас (АНСЗ):107
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1197.55
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2624.92 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:17182 (21.80% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:61647 (78.20% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное20522 (33.29%)
          Прилагательное7164 (11.62%)
          Глагол15726 (25.51%)
          Местоимение-существительное6018 (9.76%)
          Местоименное прилагательное2881 (4.67%)
          Местоимение-предикатив6 (0.01%)
          Числительное (количественное)620 (1.01%)
          Числительное (порядковое)96 (0.16%)
          Наречие3650 (5.92%)
          Предикатив501 (0.81%)
          Предлог7673 (12.45%)
          Союз5986 (9.71%)
          Междометие1280 (2.08%)
          Вводное слово102 (0.17%)
          Частица4455 (7.23%)
          Причастие1522 (2.47%)
          Деепричастие229 (0.37%)
Служебных слов:28630 (46.44%)

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
Существительное381753107.8.001.2.2011124336.20136.1.74
Прилагательное507.4201.8.70.01.19.041.5.293.14.5.93.031.61.8.33
Глагол492023118.3.011.4.219.2.9444163.2.138.94.4.57
Местоимение-существительное78.4303.32.2.03.76.096.725.25.1.37.2011.60.16
Местоименное прилагательное1955.22.2.72.00.17.041.3.231.71.5.17.002.2.57.03
Местоимение-предикатив.00.00.03.00.00.00.00.00.01.00.01.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)2.91.99.24.23.00.07.00.11.16.90.60.00.00.69.23.00
Числительное (порядковое).69.09.13.07.03.00.01.00.00.00.06.13.00.00.04.01.01
Наречие4.44.9194.2.87.00.31.012.5.333.82.8.44.063.7.97.16
Предикатив.80.331.3.56.23.01.11.00.33.10.34.59.09.03.53.06.01
Предлог62144.39.812.001.5.46.66.14.09.73.01.00.293.4.01
Союз138.521112.6.00.80.097.2.806.63.9.69.247.31.3.21
Междометие5.11.41.93.31.2.00.11.041.061.21.1.09.011.1.43.11
Вводное слово.24.13.17.21.04.00.00.00.09.06.03.13.03.00.16.00.01
Частица6.63.4314.94.001.2.062.4.643.33.5.42.214.5.54.13
Причастие121.7.82.34.19.00.07.00.62.043.9.59.17.01.30.21.03
Деепричастие.62.16.33.19.04.00.00.00.06.031.13.06.00.42.09.00

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
Существительное20212225272827272929
Прилагательное7.59.788.899.499.79.58.8
Глагол11252823211919191920
Местоимение-существительное208.47.97.86.35.76.15.24.95.4
Местоименное прилагательное2.93.93.63.83.63.43.83.943.9
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).801.70.70.70.80.90.90.601
Числительное (порядковое).10.10.10.10.10.10.10.10.20.10
Наречие6.76.34.13.93.74.34.14.54.44.1
Предикатив1.3.70.70.60.50.70.50.50.30.70
Предлог8.66.29.39.9111010101111
Союз8.86.56.17.18.39.19.68.77.87.6
Междометие4.7.80.801.21.31.71.81.51.91.5
Вводное слово.30.30.10.20.20.10.00.10.10.10
Частица6.28.67.15.35.555.24.94.94.9
Причастие.901.31.51.91.81.92.12.42.52.3
Деепричастие.60.30.20.10.20.30.40.30.30.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая108.72
          .    точка88.10
          -    тире19.73
          !    восклицательный знак4.68
          ?    вопросительный знак9.51
          ...    многоточие3.16
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.01
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.28
          "    кавычка1.42
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие2.96
          ;    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. Таня Свон
 54
2. Марьяна Сурикова
 40
3. Игорь Конычев
 38
4. Сильвия Лайм
 38
5. Андрей Фролов
 37
6. Марина Суржевская
 37
7. Валерия Чернованова
 37
8. Юлия Риа
 37
9. Ольга Гусейнова
 37
10. Анна Кувайкова
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх