fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Откровение
Автор: Елена Усачёва
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:474786
Слов в произведении (СВП):71867
Приблизительно страниц:241
Средняя длина слова, знаков:5.07
Средняя длина предложения (СДП), знаков:43.54
СДП авторского текста, знаков:48.89
СДП диалога, знаков:37.79
Доля диалогов в тексте:41.92%
Доля авторского текста в диалогах:6.13%
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:7560
Активный словарный запас (АСЗ):7255
Активный несловарный запас (АНСЗ):305
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1107.46
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2473.79 —> 10550-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:17163 (23.88% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:54704 (76.12% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное16026 (29.30%)
          Прилагательное5073 (9.27%)
          Глагол15260 (27.90%)
          Местоимение-существительное8286 (15.15%)
          Местоименное прилагательное2479 (4.53%)
          Местоимение-предикатив14 (0.03%)
          Числительное (количественное)807 (1.48%)
          Числительное (порядковое)154 (0.28%)
          Наречие3486 (6.37%)
          Предикатив635 (1.16%)
          Предлог6638 (12.13%)
          Союз4740 (8.66%)
          Междометие1180 (2.16%)
          Вводное слово245 (0.45%)
          Частица4838 (8.84%)
          Причастие745 (1.36%)
          Деепричастие123 (0.22%)
Служебных слов:28543 (52.18%)

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
Существительное311250124.7.051.8.548.71.327184.6.37123.5.39
Прилагательное354.8142.4.94.02.23.051.2.493.54.67.0821.1.08
Глагол451626179.4.032.3.32101.339163.7.45112.4.32
Местоимение-существительное119.9518.54.001.2.07101.58.94.8.72.7017.62.17
Местоименное прилагательное174.75.81.5.82.00.32.101.1.501.61.5.28.052.9.32.00
Местоимение-предикатив.00.02.08.02.00.00.00.00.00.00.02.02.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.5.691.7.62.28.07.72.03.23.10.50.92.07.031.1.13.00
Числительное (порядковое)1.5.12.18.03.02.00.03.02.02.00.07.23.02.00.10.02.00
Наречие4.14.1187.5.92.03.55.022.3.693.63.1.72.084.5.50.08
Предикатив.82.402.5.89.12.02.12.02.42.27.45.50.17.031.1.05.00
Предлог61105.11610.001.5.64.75.15.131.1.02.00.421.8.02
Союз9.64.216182.6.00.72.205.1.755.44.11.2.327.3.70.10
Междометие6.2.80.956.61.00.05.02.60.05.67.92.20.07.82.12.03
Вводное слово.47.25.47.99.13.00.05.00.22.07.33.18.10.00.25.03.03
Частица6.34.8357.51.7.001.4.104.1.704.44.6.65.236.6.30.12
Причастие6.77.55.40.13.00.07.00.25.022.1.44.22.02.10.07.00
Деепричастие.28.07.35.17.03.00.00.00.08.03.44.10.02.00.37.00.00

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
Существительное16182023242526262627
Прилагательное5.57.16.77.17.687.47.488.2
Глагол13262624232221202122
Местоимение-существительное2214111098.67.98.58.88.7
Местоименное прилагательное2.53.13.53.63.44.14.44.33.83.6
Местоимение-предикатив.00.00.00.10.00.00.00.00.10.00
Числительное (колич-ое)1.31.21.31.31.21.1.901.1.80.90
Числительное (порядковое).30.30.20.10.20.20.10.10.20.30
Наречие6.86.454.24.14.24.44.743.4
Предикатив1.5.801.2.90.90.90.60.50.50.40
Предлог76.39.91010101010119.9
Союз115.65.75.56.86.76.46.86.15.5
Междометие3.711.41.41.21.51.91.41.31.3
Вводное слово1.40.20.30.20.30.20.20.00.40
Частица7.68.876.26.45.86.46.76.86
Причастие.40.50.9011.21.21.41.41.11.8
Деепричастие.40.10.10.20.10.20.20.10.10.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая104.87
          .    точка109.10
          -    тире34.58
          !    восклицательный знак14.86
          ?    вопросительный знак20.37
          ...    многоточие9.21
          !..    воскл. знак с многоточием0.01
          ?..    вопр. знак с многоточием0.01
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.03
          "    кавычка5.19
          ()    скобки0.33
          :    двоеточие1.95
          ;    точка с запятой0.04




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. Елена Усачёва
 48
2. Анна Гурова
 37
3. Галина Романова
 36
4. Наталья Колесова
 36
5. Ольга Пашнина
 36
6. Екатерина Неволина
 36
7. Сергей Давиденко
 36
8. Альбина Нури
 36
9. Анна Платунова
 36
10. Антон Медведев
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх