fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: След рыси
Автор: Питер Нейл
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:174973
Слов в произведении (СВП):26236
Приблизительно страниц:92
Средняя длина слова, знаков:5.3
Средняя длина предложения (СДП), знаков:58.92
СДП авторского текста, знаков:67.95
СДП диалога, знаков:41.25
Доля диалогов в тексте:23.81%
Доля авторского текста в диалогах:4.34%
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:5235
Активный словарный запас (АСЗ):5021
Активный несловарный запас (АНСЗ):214
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1261.18
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2904.67 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:5866 (22.36% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:20370 (77.64% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное6702 (32.90%)
          Прилагательное2250 (11.05%)
          Глагол5000 (24.55%)
          Местоимение-существительное1837 (9.02%)
          Местоименное прилагательное1150 (5.65%)
          Местоимение-предикатив1 (0.00%)
          Числительное (количественное)241 (1.18%)
          Числительное (порядковое)43 (0.21%)
          Наречие1245 (6.11%)
          Предикатив184 (0.90%)
          Предлог2495 (12.25%)
          Союз1936 (9.50%)
          Междометие454 (2.23%)
          Вводное слово50 (0.25%)
          Частица1584 (7.78%)
          Причастие489 (2.40%)
          Деепричастие88 (0.43%)
Служебных слов:9595 (47.10%)

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
Существительное38165997.6.001.7.4911.5325256.1.27136.21.1
Прилагательное517141.61.1.00.18.041.7.1836.3.89.092.32.2.13
Глагол4018221513.001.5.35101.841142.8.18113.4.89
Местоимение-существительное8.26.1293.82.3.00.84.095.1.755.13.7.22.2210.40.13
Местоименное прилагательное215.67.31.51.3.00.49.001.6.2731.7.27.043.1.58.04
Местоимение-предикатив.00.00.04.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.81.41.1.18.40.00.18.00.09.00.98.62.09.00.58.00.04
Числительное (порядковое).53.00.31.00.04.00.00.00.00.00.04.18.00.00.04.00.00
Наречие4.64165.2.93.00.62.002.8.4443.2.84.004.41.2.18
Предикатив.84.751.8.49.31.00.00.00.27.00.58.53.04.00.62.00.00
Предлог60142.59.214.001.5.22.53.13.09.80.04.00.533.4.13
Союз158.1199.23.00.89.187.846.93.7.62.187.21.3.31
Междометие6.71.41.13.21.2.00.18.041.9.311.1.98.09.001.1.27.04
Вводное слово.27.00.84.35.09.00.00.00.13.00.04.18.04.00.09.00.00
Частица7.33.5294.91.4.001.4.133.5.985.14.4.31.664.6.71.27
Причастие9.32.5.80.49.75.00.04.00.71.044.3.75.09.00.53.18.00
Деепричастие.93.18.35.13.09.00.00.00.04.001.2.35.00.00.18.09.00

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
Существительное22202324282928282731
Прилагательное7.287.898.58.698.99.48.7
Глагол10262624212020171916
Местоимение-существительное13117.476.35.85.265.54.9
Местоименное прилагательное2.64.55.35.144.54.54.64.75.4
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).9011.70.80.901.21.2.901
Числительное (порядковое).30.30.10.20.00.10.10.20.30.00
Наречие66.94.744.54.43.94.345.8
Предикатив1.4.90.60.601.80.70.60.30.60
Предлог6.36.89.110119.911111311
Союз145.45.36.15.67.57.47.17.37
Междометие5.9.50.801.11.51.51.91.41.51.5
Вводное слово.40.50.10.20.10.00.10.40.10.00
Частица7.57.27.75.66.24.94.86.25.64.3
Причастие1.21.31.31.91.82.22.62.71.52
Деепричастие.50.40.30.30.30.30.20.40.40.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая103.94
          .    точка79.43
          -    тире27.60
          !    восклицательный знак11.93
          ?    вопросительный знак8.00
          ...    многоточие15.67
          !..    воскл. знак с многоточием0.80
          ?..    вопр. знак с многоточием0.76
          !!!    тройной воскл. знак0.04
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.52
          "    кавычка1.72
          ()    скобки0.04
          :    двоеточие4.42
          ;    точка с запятой0.38




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. Питер Нейл
 36
2. Ник Перумов
 35
3. Наталия Ипатова
 35
4. Игорь Конычев
 35
5. Галина Романова
 34
6. Владимир Свержин
 34
7. Диана Удовиченко
 34
8. Владислав Выставной
 34
9. Дмитрий Казаков
 34
10. Марьяна Сурикова
 33
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх