fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Предсказание
Автор: Кристина Стайл
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:78168
Слов в произведении (СВП):12112
Приблизительно страниц:40
Средняя длина слова, знаков:5.04
Средняя длина предложения (СДП), знаков:60
СДП авторского текста, знаков:85.91
СДП диалога, знаков:34.84
Доля диалогов в тексте:29.68%
Доля авторского текста в диалогах:6.62%
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:2701
Активный словарный запас (АСЗ):2635
Активный несловарный запас (АНСЗ):66
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1084.26
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2366.95 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:2766 (22.84% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:9346 (77.16% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное2592 (27.73%)
          Прилагательное1007 (10.77%)
          Глагол2542 (27.20%)
          Местоимение-существительное960 (10.27%)
          Местоименное прилагательное531 (5.68%)
          Местоимение-предикатив2 (0.02%)
          Числительное (количественное)125 (1.34%)
          Числительное (порядковое)17 (0.18%)
          Наречие678 (7.25%)
          Предикатив78 (0.83%)
          Предлог1011 (10.82%)
          Союз1045 (11.18%)
          Междометие210 (2.25%)
          Вводное слово19 (0.20%)
          Частица779 (8.34%)
          Причастие148 (1.58%)
          Деепричастие27 (0.29%)
Служебных слов:4584 (49.05%)

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
Существительное2417467.89.9.001.1.688.71.122294.2.29133.6.39
Прилагательное446.916.97.87.00.39.001.8.192.97.68.102.51.7.10
Глагол4318231614.102.9.3911.7837214.9.10132.1.68
Местоимение-существительное9.19.1323.12.3.101.2.007.2.484.54.81.2.4811.48.29
Местоименное прилагательное216.182.3.87.00.10.101.6.681.71.6.39.002.4.97.10
Местоимение-предикатив.00.00.10.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)5.2.781.5.58.10.00.10.00.19.00.87.97.00.00.87.00.00
Числительное (порядковое).68.10.00.00.00.00.00.00.00.00.10.19.00.00.00.00.00
Наречие5.34.3206.5.87.00.48.103.8.394.54.7.78.195.8.68.29
Предикатив.58.192.8.78.10.00.10.00.19.00.19.87.19.00.29.10.00
Предлог49103.21113.002.2.101.6.10.19.97.00.10.482.6.10
Союз151027102.9.001.3.198.71.16.34.91.3.197.8.58.10
Междометие5.21.51.55.31.3.00.00.001.2.00.681.3.00.001.6.10.00
Вводное слово.10.00.39.39.00.00.00.00.10.00.19.29.00.00.19.00.00
Частица7.14.2334.8.97.001.2.004.8.783.95.7.87.005.8.68.10
Причастие5.51.2.29.58.87.00.00.00.97.003.1.39.19.00.29.10.00
Деепричастие.39.39.48.19.00.00.00.00.19.00.29.10.00.00.19.00.00

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
Существительное12162022262325262224
Прилагательное4.78.76.48.58.89.58.69.6108.3
Глагол15253124212223192120
Местоимение-существительное19139.46.96.75.75.16.95.85.6
Местоименное прилагательное3.43.32.83.64.75.15.95.24.45
Местоимение-предикатив.00.00.20.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)11.51.51.91.4.80.30.501.5.80
Числительное (порядковое).10.70.20.00.00.40.00.00.00.20
Наречие9.48.15.75.14.95.36.33.84.45.6
Предикатив1.7.90.80.70.30.30.30.50.80.80
Предлог6.9579.38.99.9810127.9
Союз136.36.19.37.28.7109.58.711
Междометие4.7.901.11.72.21.21.72.91.22.7
Вводное слово.30.40.10.00.20.30.00.20.00.00
Частица7.997.16.25.66.13.84.66.75.4
Причастие.30.40.90.901.51.42.5012.5
Деепричастие.30.30.40.40.30.30.30.00.20.40

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая127.89
          .    точка83.72
          -    тире20.72
          !    восклицательный знак5.20
          ?    вопросительный знак10.16
          ...    многоточие2.06
          !..    воскл. знак с многоточием0.17
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.00
          "    кавычка0.99
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие7.02
          ;    точка с запятой0.00




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. Кристина Стайл
 34
2. Наталья Колесова
 28
3. Иван Сербин
 28
4. Елена Хаецкая
 28
5. Олег Рой
 28
6. Анна Гурова
 28
7. Юлия Остапенко
 28
8. Александр Матюхин
 28
9. Сергей Лукьяненко
 28
10. Карина Шаинян
 28
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх