fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Две птицы на снегу
Автор: Дарья Кузнецова
Дата проведения анализа: 20 августа 2025 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:427884
Слов в произведении (СВП):61054
Приблизительно страниц:214
Средняя длина слова, знаков:5.3
Средняя длина предложения (СДП), знаков:73.96
СДП авторского текста, знаков:102.85
СДП диалога, знаков:51.47
Доля диалогов в тексте:39.25%
Доля авторского текста в диалогах:14.05%
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:7592
Активный словарный запас (АСЗ):7321
Активный несловарный запас (АНСЗ):271
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1205.85
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2722.53 —> 7663-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:15612 (25.57% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:45442 (74.43% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное12862 (28.30%)
          Прилагательное6018 (13.24%)
          Глагол11042 (24.30%)
          Местоимение-существительное4434 (9.76%)
          Местоименное прилагательное2812 (6.19%)
          Местоимение-предикатив8 (0.02%)
          Числительное (количественное)585 (1.29%)
          Числительное (порядковое)118 (0.26%)
          Наречие3713 (8.17%)
          Предикатив514 (1.13%)
          Предлог5628 (12.38%)
          Союз5858 (12.89%)
          Междометие1212 (2.67%)
          Вводное слово253 (0.56%)
          Частица4351 (9.57%)
          Причастие633 (1.39%)
          Деепричастие165 (0.36%)
Служебных слов:24721 (54.40%)

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
Существительное2815408.88.001.2.39121.125296.7.57132.4.61
Прилагательное43101621.3.02.33.063.2.304.69.52.1.283.51.4.28
Глагол301720139.041.9.30121.430195.30131.8.44
Местоимение-существительное7.18.5224.62.8.02.85.067.5.446.84.1.48.8512.57.11
Местоименное прилагательное216.27.421.3.00.44.061.9.462.62.3.35.093.3.43.06
Местоимение-предикатив.00.00.04.02.00.00.00.00.02.02.02.00.00.00.02.00.00
Числительное (колич-ое)3.91.21.7.33.24.02.11.02.28.061.1.65.09.04.33.06.02
Числительное (порядковое)1.3.07.11.09.06.00.04.02.06.00.06.26.02.00.07.02.00
Наречие4.69.1184.52.00.44.004.6.874.66.5.69.246.89.06
Предикатив.76.371.8.96.30.00.02.00.59.11.50.98.20.02.74.02.00
Предлог50152.61116.001.8.761.4.11.131.1.02.00.851.5.04
Союз171120114.04.94.249.61.49.56.11.87101.1.43
Междометие4.71.82.14.31.2.00.17.001.6.301.61.6.19.151.4.15.06
Вводное слово.52.391.43.13.00.04.00.46.04.35.24.11.00.50.00.00
Частица5.94.8344.62.5.001.3.074.6.915.87.3.48.225.9.63.17
Причастие4.91.1.44.19.19.00.02.00.50.062.72.26.00.24.09.00
Деепричастие.31.11.30.17.09.00.02.02.07.001.2.22.00.06.43.00.00

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
Существительное13182020222222222423
Прилагательное8.49.28.79.89.41110101110
Глагол14202121211918191817
Местоимение-существительное13129.88.36.76.56.75.24.75.9
Местоименное прилагательное2.54.25.15.354.54.15.44.34.9
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.10.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.1.90.90111.31.3.90.90.70
Числительное (порядковое).20.20.10.20.30.20.20.10.10.20
Наречие77.16.56.2666.36.16.16
Предикатив21.80.60.60.50.80.80.901.1
Предлог7.56.98.999109.69.51010
Союз178.57.47.79.19.29.89.6910
Междометие4.31.21.81.71.52.12.32.721.8
Вводное слово.901.50.50.40.20.30.20.30.30
Частица89.27.686.876.86.86.86.6
Причастие.50.50111.11.11.51.31.21
Деепричастие.70.30.20.10.20.10.20.40.40.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая130.18
          .    точка70.84
          -    тире35.62
          !    восклицательный знак6.13
          ?    вопросительный знак11.35
          ...    многоточие6.04
          !..    воскл. знак с многоточием0.10
          ?..    вопр. знак с многоточием0.44
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.69
          "    кавычка2.78
          ()    скобки0.02
          :    двоеточие4.86
          ;    точка с запятой0.21




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. Дарья Кузнецова
 49
2. Катерина Полянская
 42
3. Ольга Болдырева
 40
4. Александра Черчень
 40
5. Наталья Жильцова
 39
6. Александра Лисина
 39
7. Юлия Фирсанова
 39
8. Вера Ковальчук
 38
9. Олег Рой
 38
10. Алексей Верт
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх