fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Добрая фея
Автор: Вадим Проскурин
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:399736
Слов в произведении (СВП):57561
Приблизительно страниц:206
Средняя длина слова, знаков:5.4
Средняя длина предложения (СДП), знаков:73.62
СДП авторского текста, знаков:97.66
СДП диалога, знаков:49.22
Доля диалогов в тексте:33.22%
Доля авторского текста в диалогах:8.32%
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:7994
Активный словарный запас (АСЗ):7433
Активный несловарный запас (АНСЗ):561
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1183.11
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2730.02 —> 7510-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:14182 (24.64% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:43379 (75.36% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное13288 (30.63%)
          Прилагательное5049 (11.64%)
          Глагол11090 (25.57%)
          Местоимение-существительное4420 (10.19%)
          Местоименное прилагательное2507 (5.78%)
          Местоимение-предикатив13 (0.03%)
          Числительное (количественное)571 (1.32%)
          Числительное (порядковое)140 (0.32%)
          Наречие3021 (6.96%)
          Предикатив586 (1.35%)
          Предлог4848 (11.18%)
          Союз4635 (10.68%)
          Междометие923 (2.13%)
          Вводное слово223 (0.51%)
          Частица4122 (9.50%)
          Причастие588 (1.36%)
          Деепричастие337 (0.78%)
Служебных слов:22028 (50.78%)

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
Существительное351749127.7.022.1.4413226265.5.92163.4.97
Прилагательное446.8142.51.6.04.50.101.9.60371.8.1431.3.22
Глагол401622129.7.081.7.309.81.630213.3.48111.81.6
Местоимение-существительное8.88.9284.62.7.00.44.047.1.805.43.6.54.7812.42.14
Местоименное прилагательное235.25.92.31.4.00.22.121.4.6021.5.36.162.7.30.12
Местоимение-предикатив.04.00.14.02.02.00.00.00.00.00.00.04.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.11.31.3.44.16.00.34.10.24.12.84.90.08.02.44.18.04
Числительное (порядковое)1.9.24.08.06.00.00.02.00.00.00.04.14.00.00.10.00.00
Наречие5.87.2155.91.9.00.58.043.803.54.72.125.2.84.36
Предикатив1.1.863.21.1.30.00.04.02.52.08.52.80.14.041.2.04.00
Предлог481238.614.002.21.78.04.321.1.04.00.861.1.10
Союз148.719123.4.06.95.187.2.8675.3.97.569.1.93.34
Междометие4.2.95.9351.1.00.14.021.2.201.11.3.10.001.3.10.24
Вводное слово.48.40.66.68.08.02.00.00.24.06.32.20.04.00.86.02.00
Частица8.25.5334.52.3.021.1.244.41.24.75.1.88.387.1.80.28
Причастие4.41.1.52.40.12.00.10.02.34.022.92.12.02.26.02.04
Деепричастие.24.382.6.10.06.00.02.00.48.24.40.20.00.02.68.00.04

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
Существительное18202324252426252525
Прилагательное6.57.988.68.89.29.799.99.9
Глагол15242223232220181819
Местоимение-существительное14107.97.96.97.46.26.97.17.2
Местоименное прилагательное2.44.44.54.14.14.54.24.44.74.4
Местоимение-предикатив.00.00.00.10.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).701.901.901.1111.11.1
Числительное (порядковое).10.30.20.20.30.30.40.30.20.40
Наречие7.66.364.64.54.555.555.4
Предикатив2.3.8011.901.701.1.60.60
Предлог6.46.49.18.38.79.19.9109.59
Союз126.16.67.37.36.88.17.78.87.8
Междометие3.51.11.41.21.41.31.51.61.91.8
Вводное слово.80.60.40.40.20.20.20.30.20.50
Частица8.29.27.76.86.46.86.56.97.17.3
Причастие.10.40.70.90.701.31.21.41.31
Деепричастие2.21.1.50.50.40.30.40.40.40.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая153.59
          .    точка72.86
          -    тире28.93
          !    восклицательный знак2.90
          ?    вопросительный знак11.24
          ...    многоточие7.02
          !..    воскл. знак с многоточием0.02
          ?..    вопр. знак с многоточием0.02
          !!!    тройной воскл. знак0.02
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.19
          "    кавычка6.48
          ()    скобки0.24
          :    двоеточие2.68
          ;    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. Вадим Проскурин
 47
2. Олег Рой
 37
3. Ольга Лукас
 37
4. Олег Дивов
 37
5. Александр Громов
 37
6. Александр Щёголев
 36
7. Вячеслав Рыбаков
 36
8. Виктор Косенков
 36
9. Ольга Пашнина
 36
10. Наталья Игнатова
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх