fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Дева войны. «Злой город»
Автор: Наталья Павлищева
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:426306
Слов в произведении (СВП):66979
Приблизительно страниц:225
Средняя длина слова, знаков:5.07
Средняя длина предложения (СДП), знаков:67.56
СДП авторского текста, знаков:85.09
СДП диалога, знаков:38.75
Доля диалогов в тексте:21.74%
Доля авторского текста в диалогах:2.27%
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:6700
Активный словарный запас (АСЗ):6237
Активный несловарный запас (АНСЗ):463
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1055.80
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2333.30 —> 11533-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:17500 (26.13% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:49479 (73.87% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное15069 (30.46%)
          Прилагательное4335 (8.76%)
          Глагол13498 (27.28%)
          Местоимение-существительное4861 (9.82%)
          Местоименное прилагательное2914 (5.89%)
          Местоимение-предикатив19 (0.04%)
          Числительное (количественное)758 (1.53%)
          Числительное (порядковое)130 (0.26%)
          Наречие3634 (7.34%)
          Предикатив583 (1.18%)
          Предлог5813 (11.75%)
          Союз5852 (11.83%)
          Междометие1335 (2.70%)
          Вводное слово271 (0.55%)
          Частица5054 (10.21%)
          Причастие882 (1.78%)
          Деепричастие158 (0.32%)
Служебных слов:26277 (53.11%)

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
Существительное341353106.9.031.7.26131.424255.71.1173.8.75
Прилагательное303.2132.41.2.02.40.022.283.55.11.3.263.3.81.29
Глагол3715251111.092.3.3312231254.2.75162.5.43
Местоимение-существительное8.46254.42.6.021.2.056.6.955.84.6.62.2612.62.09
Местоименное прилагательное223.872.1.85.00.33.071.5.332.11.9.31.053.59.05
Местоимение-предикатив.02.00.14.00.00.00.00.00.00.00.02.05.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.9.731.5.68.31.03.28.05.64.021.1.94.14.02.71.12.00
Числительное (порядковое)1.2.10.42.02.00.00.02.02.03.00.12.09.02.00.12.03.02
Наречие5.94.61941.2.07.90.033.4.735.14.9.76.105.4.99.10
Предикатив.83.592.5.88.52.02.14.00.55.07.31.87.28.03.85.07.02
Предлог548.43.61113.001.4.75.97.05.231.1.05.00.802.1.14
Союз186.221114.9.021.1.177.81.28.251.3.549.7.99.17
Междометие6.61.22.13.81.6.00.17.051.1.1212.29.021.2.28.03
Вводное слово.57.381.4.40.09.02.05.00.23.02.40.40.02.00.36.10.00
Частица8.94385.12.2.001.6.053.81.156.4.99.266.78.26
Причастие5.7.75.90.49.43.00.16.02.68.002.6.85.19.00.62.12.02
Деепричастие.33.14.54.24.07.00.00.00.05.02.57.28.02.00.23.09.00

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
Существительное18192022242424252426
Прилагательное56.76.4776.26.66.87.16.5
Глагол12232624222120202419
Местоимение-существительное15118.47.16.86.56.35.85.46.3
Местоименное прилагательное2.83.84.154.24.74.85.145
Местоимение-предикатив.00.00.10.00.00.10.00.00.10.10
Числительное (колич-ое)1.31.11.11.41.11.2.901.11.41.4
Числительное (порядковое).30.30.30.10.30.10.20.10.20.20
Наречие6.87.45.65.354.85.54.94.95.4
Предикатив1.71.901.70.80.801.90.90
Предлог7.26.98.58.79.59.79.58.999.2
Союз147.97.18.18.58.98.49.18.79
Междометие6.31.51.21.51.722.121.91.5
Вводное слово1.1.30.30.20.20.40.70.30.50.30
Частица7.38.98.67.67.67.67.57.66.77.6
Причастие.60.801.211.31.31.61.71.41.8
Деепричастие.30.10.10.30.30.30.20.30.40.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая134.65
          .    точка63.86
          -    тире5.88
          !    восклицательный знак7.52
          ?    вопросительный знак11.09
          ...    многоточие7.14
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.01
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.51
          "    кавычка2.96
          ()    скобки0.45
          :    двоеточие7.09
          ;    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. Наталья Павлищева
 50  – ожидает пересчёта
2. Игорь Пронин
 36  – ожидает пересчёта
3. Вера Ковальчук
 36  – ожидает пересчёта
4. Олег Рой
 35  – ожидает пересчёта
5. Александра Лисина
 35  – ожидает пересчёта
6. Галина Романова
 35  – ожидает пересчёта
7. Вера Чиркова
 35  – ожидает пересчёта
8. Андрей Буторин
 35  – ожидает пересчёта
9. Валерий Елманов
 34  – ожидает пересчёта
10. Олег Говда
 34  – ожидает пересчёта
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх