fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Вина зверя
Автор: Ольга Аро
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:523733
Слов в произведении (СВП):74734
Приблизительно страниц:261
Средняя длина слова, знаков:5.27
Средняя длина предложения (СДП), знаков:66.66
СДП авторского текста, знаков:81.08
СДП диалога, знаков:50.27
Доля диалогов в тексте:35.44%
Доля авторского текста в диалогах:17.75%
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:7291
Активный словарный запас (АСЗ):7106
Активный несловарный запас (АНСЗ):185
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1160.37
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2523.88 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:16969 (22.71% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:57765 (77.29% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное16397 (28.39%)
          Прилагательное7311 (12.66%)
          Глагол14493 (25.09%)
          Местоимение-существительное5528 (9.57%)
          Местоименное прилагательное3532 (6.11%)
          Местоимение-предикатив14 (0.02%)
          Числительное (количественное)516 (0.89%)
          Числительное (порядковое)115 (0.20%)
          Наречие3495 (6.05%)
          Предикатив543 (0.94%)
          Предлог6793 (11.76%)
          Союз5872 (10.17%)
          Междометие901 (1.56%)
          Вводное слово139 (0.24%)
          Частица4359 (7.55%)
          Причастие1942 (3.36%)
          Деепричастие230 (0.40%)
Служебных слов:27368 (47.38%)

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
Существительное30164967.9.02.92.168.5.8024283.5.229.47.31
Прилагательное5411201.71.1.00.24.051.7.383.45.5.92.081.94.22
Глагол3618251514.031.1.27101.343173.4.11114.3.60
Местоимение-существительное7.57.9254.83.05.87.135.8.825.34.2.47.4112.85.14
Местоименное прилагательное236.75.62.51.6.00.39.631.7.283.22.2.27.062.8.98.13
Местоимение-предикатив.00.00.16.00.00.00.00.00.00.02.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)2.5.881.35.25.03.03.02.11.08.63.39.06.02.90.17.05
Числительное (порядковое).49.06.14.06.03.00.05.02.06.02.05.22.03.00.11.03.02
Наречие3.75.6184.51.3.03.35.002.5.393.43.2.46.0642.19
Предикатив.55.381.3.71.25.00.06.00.22.13.57.76.09.02.66.06.00
Предлог50171.89.415.021.2.191.2.11.172.2.02.00.795.9.05
Союз8.88.622123.6.02.74.097.5.664.35.4.63.197.61.8.46
Междометие3.81.1.5731.2.00.06.00.54.17.501.2.00.00.62.13.05
Вводное слово.14.09.30.38.05.00.05.00.09.05.11.22.03.02.33.02.02
Частица6.15.4294.71.6.02.96.083.1.732.55.3.57.255.21.3.11
Причастие122.81.2.761.3.00.08.051.2.057.4.90.27.11.43.41.00
Деепричастие.82.33.60.05.16.00.02.02.05.001.2.06.06.02.14.09.00

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
Существительное16151820232524262525
Прилагательное997.47.99.99.89.8111211
Глагол12322825201919181918
Местоимение-существительное20108.97.276.355.85.45.1
Местоименное прилагательное3.22.94.44.75.65.35.85.75.45.4
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.10.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).60.80.60.80.80.70.601.60.60
Числительное (порядковое).10.10.10.20.10.20.30.20.10.30
Наречие6.76.75.14.44.154.144.23.8
Предикатив2.5.80.80.80.80.50.50.60.40.40
Предлог5.14.68.4111110109.61012
Союз146.56.67.98.68.18.98.67.98.5
Междометие2.9.60.901.11.31.11.71.211.3
Вводное слово.50.30.20.20.10.20.20.10.10.10
Частица7.79.88.165.15.65.64.45.25.2
Причастие.701.31.62.1333.42.83.43.4
Деепричастие.30.30.40.40.50.30.30.40.30.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая144.34
          .    точка83.58
          -    тире30.63
          !    восклицательный знак2.72
          ?    вопросительный знак14.60
          ...    многоточие2.89
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.03
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.00
          "    кавычка2.34
          ()    скобки0.17
          :    двоеточие1.82
          ;    точка с запятой0.83




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. Ольга Аро
 47
2. Сильвия Лайм
 34
3. Марина Суржевская
 34
4. Анна Кувайкова
 34
5. Марьяна Сурикова
 34
6. Ника Ёрш
 34
7. Марина Милованова
 34
8. Игорь Конычев
 34
9. Наталья Колесова
 34
10. Елена Малиновская
 33
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх