fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Космический нянь
Автор: Арина Алисон
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:544234
Слов в произведении (СВП):78194
Приблизительно страниц:271
Средняя длина слова, знаков:5.23
Средняя длина предложения (СДП), знаков:64.91
СДП авторского текста, знаков:73.54
СДП диалога, знаков:57.19
Доля диалогов в тексте:46.59%
Доля авторского текста в диалогах:12.15%
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:8820
Активный словарный запас (АСЗ):8178
Активный несловарный запас (АНСЗ):642
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1165.56
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2630.00 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:18412 (23.55% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:59782 (76.45% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное17190 (28.75%)
          Прилагательное5276 (8.83%)
          Глагол16095 (26.92%)
          Местоимение-существительное7041 (11.78%)
          Местоименное прилагательное3252 (5.44%)
          Местоимение-предикатив10 (0.02%)
          Числительное (количественное)886 (1.48%)
          Числительное (порядковое)89 (0.15%)
          Наречие3554 (5.94%)
          Предикатив503 (0.84%)
          Предлог7650 (12.80%)
          Союз6778 (11.34%)
          Междометие1273 (2.13%)
          Вводное слово146 (0.24%)
          Частица5578 (9.33%)
          Причастие1000 (1.67%)
          Деепричастие255 (0.43%)
Служебных слов:31983 (53.50%)

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
Существительное331242136.9.001.8.188.5.9226284.4.19134.6.50
Прилагательное332.9162.1.90.01.34.031.3.213.74.6.98.032.9.64.31
Глагол381328218.7.072.7.128.61.140204.5.40132.2.27
Местоимение-существительное9.67.8325.22.8.00.95.047.118.46.74.3112.75.31
Местоименное прилагательное244.45.42.3.84.00.24.04.75.371.71.8.21.013.3.47.04
Местоимение-предикатив.00.00.09.00.00.00.00.00.00.00.01.00.00.00.01.00.00
Числительное (колич-ое)4.81.31.8.44.28.00.21.00.34.011.4.89.19.01.34.04.01
Числительное (порядковое).74.09.10.01.00.00.01.00.01.01.04.13.00.00.06.00.00
Наречие3.54.5175.11.1.00.36.012.4.553.63.8.65.074.31.1.19
Предикатив.43.442.3.55.19.00.12.00.24.01.30.75.07.03.62.01.00
Предлог59124.21115.002.6.58.73.06.211.10.011.22.4.07
Союз145.924133.8.03.77.098.2.987.46.6.86.5810.59.33
Междометие5.4.951.441.6.00.16.03.71.06.681.3.12.001.1.09.04
Вводное слово.38.13.41.15.06.00.00.01.09.06.16.38.01.00.25.01.00
Частица7.34.2326.12.2.001.5.013.9.814.28.3.68.137.8.62.31
Причастие5.5.681.4.55.37.00.06.01.44.043.3.61.18.01.25.13.01
Деепричастие.43.21.58.28.04.00.04.00.12.061.4.13.01.00.25.03.03

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
Существительное11172223242425252526
Прилагательное5.76.66.76.76.57.26.37.17.27.3
Глагол21202324222221202120
Местоимение-существительное1513129.28.78.68776.1
Местоименное прилагательное2.55.13.83.943.94.14.64.64.4
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.10
Числительное (колич-ое)11.31.11.11.1.901.31.21.61.3
Числительное (порядковое).10.20.10.10.10.10.10.10.00.10
Наречие76.44.34.444.44.34.13.74.4
Предикатив.90.90.60.60.60.60.50.70.50.70
Предлог8.88.69.21010101110109.5
Союз129.36.97.58.48.18.68.59.69.9
Междометие4.3111.61.41.321.81.51.4
Вводное слово.30.30.10.20.10.10.10.20.20.10
Частица8.698.46.56.976.57.16.27.6
Причастие.70.90.9011.51.51.521.61.7
Деепричастие1.1.50.30.10.30.20.20.10.20.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая134.40
          .    точка82.51
          -    тире22.93
          !    восклицательный знак5.73
          ?    вопросительный знак7.90
          ...    многоточие14.18
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.08
          !!!    тройной воскл. знак0.82
          ?!    вопр. знак с восклицанием3.21
          "    кавычка1.71
          ()    скобки0.06
          :    двоеточие3.27
          ;    точка с запятой0.05




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. Арина Алисон
 48
2. Алекс Кош
 39
3. Дмитрий Шелег
 38
4. Олег Бубела
 38
5. Андрей Буревой
 38
6. Сергей Костин
 38
7. Милена Завойчинская
 38
8. Сергей Садов
 37
9. Николай Степанов
 37
10. Ольга Воскресенская
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх