fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Поймать Тень
Автор: Светлана Жданова
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:557024
Слов в произведении (СВП):84831
Приблизительно страниц:279
Средняя длина слова, знаков:4.97
Средняя длина предложения (СДП), знаков:46.66
СДП авторского текста, знаков:59.28
СДП диалога, знаков:37.89
Доля диалогов в тексте:48.07%
Доля авторского текста в диалогах:8.58%
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:9581
Активный словарный запас (АСЗ):8945
Активный несловарный запас (АНСЗ):636
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1170.91
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2697.13 —> 7999-е место 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:22128 (26.08% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:62703 (73.92% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное17927 (28.59%)
          Прилагательное6063 (9.67%)
          Глагол16607 (26.49%)
          Местоимение-существительное9308 (14.84%)
          Местоименное прилагательное3646 (5.81%)
          Местоимение-предикатив21 (0.03%)
          Числительное (количественное)815 (1.30%)
          Числительное (порядковое)132 (0.21%)
          Наречие3940 (6.28%)
          Предикатив726 (1.16%)
          Предлог7268 (11.59%)
          Союз7347 (11.72%)
          Междометие1274 (2.03%)
          Вводное слово288 (0.46%)
          Частица6700 (10.69%)
          Причастие943 (1.50%)
          Деепричастие231 (0.37%)
Служебных слов:36083 (57.55%)

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
Существительное291343137.2.031.7.328.31.123233.3.48133.7.45
Прилагательное374.61231.04.40.111.7.273.24.3.58.072.91.3.14
Глагол381322209.9.031.7.278.41.332162.9.34122.1.45
Местоимение-существительное128.9419.84.5.031.179.11.78.57.3.82.8516.55.13
Местоименное прилагательное216.65.72.4.96.00.40.041.1.472.12.2.20.063.3.62.03
Местоимение-предикатив.03.03.13.00.00.00.00.00.00.00.03.01.00.00.01.00.00
Числительное (колич-ое)3.8.811.4.44.25.00.18.01.27.111.3.55.08.01.66.07.00
Числительное (порядковое).73.04.32.01.01.00.00.00.03.00.06.27.00.01.07.01.00
Наречие44.6166.61.2.01.52.062.7.583.63.64.145.1.71.17
Предикатив.68.252.4.96.25.00.01.01.42.04.42.48.08.03.89.06.04
Предлог52114.41214.012.41.59.04.101.2.01.01.831.7.06
Союз156.924153.6.041.2.136.51.176.41.5411.88.17
Междометие4.8.901.251.2.00.04.01.52.04.621.4.01.011.2.13.01
Вводное слово.49.11.81.64.14.00.01.03.30.18.25.31.03.00.37.01.03
Частица9.65.3349.21.9.011.1.143.9.905.28.4.71.378.9.65.32
Причастие5.7.68.61.52.23.00.03.00.44.002.7.38.14.00.31.13.03
Деепричастие.52.16.17.41.20.00.04.01.10.03.71.18.10.00.35.04.00

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
Существительное11162022232424262727
Прилагательное5.16.46.37.17.77.78.298.28.7
Глагол13222324222221201918
Местоимение-существительное191613109.57.87.57.47.46.6
Местоименное прилагательное2.74.34.44.74.64.54.84.65.74.9
Местоимение-предикатив.10.10.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).601.901.211.1.9011.11.3
Числительное (порядковое).10.20.20.10.20.10.10.20.20.10
Наречие6.65.75.34.53.93.94.14.443.3
Предикатив1.4111.70.80.60.70.50.60
Предлог6.66.189.19.29.2109.99.611
Союз178.76.96.57.97.67.87.57.98
Междометие4.41.11.11.21.11.11.41.11.2.90
Вводное слово.70.50.40.30.30.20.20.20.20.20
Частица10108.77.27.57.46.866.56.9
Причастие.30.50.701.11.21.51.41.91.21.8
Деепричастие.70.20.20.20.10.30.20.20.20.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая114.97
          .    точка114.95
          -    тире27.67
          !    восклицательный знак4.84
          ?    вопросительный знак15.55
          ...    многоточие2.82
          !..    воскл. знак с многоточием0.07
          ?..    вопр. знак с многоточием0.08
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.19
          "    кавычка4.06
          ()    скобки0.44
          :    двоеточие2.32
          ;    точка с запятой0.02




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. Светлана Жданова
 56
2. Ольга Пашнина
 42
3. Анна Кувайкова
 41
4. Евгений Щепетнов
 41
5. Олег Рой
 41  – ожидает пересчёта
6. Милена Завойчинская
 40
7. Ирина Шевченко
 40
8. Надежда Кузьмина
 40
9. Елизавета Шумская
 40
10. Вячеслав Рыбаков
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх