fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Хаос дорог
Автор: Мария Николаева
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:564294
Слов в произведении (СВП):85296
Приблизительно страниц:282
Средняя длина слова, знаков:5
Средняя длина предложения (СДП), знаков:60.17
СДП авторского текста, знаков:65.89
СДП диалога, знаков:53.35
Доля диалогов в тексте:40.5%
Доля авторского текста в диалогах:10.32%
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:7735
Активный словарный запас (АСЗ):7354
Активный несловарный запас (АНСЗ):381
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1095.43
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2408.03 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:24234 (28.41% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:61062 (71.59% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное16679 (27.31%)
          Прилагательное7160 (11.73%)
          Глагол14932 (24.45%)
          Местоимение-существительное8677 (14.21%)
          Местоименное прилагательное4404 (7.21%)
          Местоимение-предикатив14 (0.02%)
          Числительное (количественное)826 (1.35%)
          Числительное (порядковое)134 (0.22%)
          Наречие4739 (7.76%)
          Предикатив881 (1.44%)
          Предлог6992 (11.45%)
          Союз8082 (13.24%)
          Междометие1682 (2.75%)
          Вводное слово368 (0.60%)
          Частица6999 (11.46%)
          Причастие1018 (1.67%)
          Деепричастие274 (0.45%)
Служебных слов:37492 (61.40%)

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
Существительное261530147.9.011.3.19111.219205.6.35124.1.43
Прилагательное385.3163.31.4.01.66.152.4.614.15.41.5.093.81.5.22
Глагол3114211611.041.4.287.91.831174.5.27111.4.45
Местоимение-существительное1011327.24.5.04.91.05101.36.17.1.65.5717.80.31
Местоименное прилагательное2865.42.91.7.00.42.121.3.4523.3.32.112.8.74.07
Местоимение-предикатив.01.00.07.01.00.00.00.00.00.01.01.01.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.51.21.1.57.42.01.12.01.23.11.96.99.08.03.72.16.00
Числительное (порядковое).96.08.14.07.01.00.01.00.03.01.04.22.01.00.08.00.00
Наречие3.17176.81.5.01.68.033.5.873.45.7.85.147.2.76.11
Предикатив.64.472.21.3.41.00.03.00.50.09.66.85.42.031.1.01.01
Предлог39114.51218.001.6.54.80.04.081.3.08.0111.7.04
Союз128.519184.9.031.1.098.31.28.59.41.1.8711.84.46
Междометие5.1.991.55.31.2.00.05.011.1.161.52.4.08.121.5.19.07
Вводное слово.47.28.811.22.01.03.01.24.08.24.59.03.00.38.08.03
Частица7.56367.42.3.001.9.145.51.44.68.7.47.478.7.93.31
Причастие4.6.89.88.73.55.00.07.00.54.032.9.70.24.01.30.05.01
Деепричастие.61.07.58.31.11.00.00.00.22.07.87.20.03.03.49.01.00

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
Существительное10141618202222242324
Прилагательное7.18.187.68.4999.18.69.1
Глагол8.9172322222019171817
Местоимение-существительное161413129.79.288.58.18.9
Местоименное прилагательное2.44.54.85.95.45.86.4665.8
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).701.8011.21.5.901.11.21
Числительное (порядковое).10.10.20.20.10.20.10.20.20.20
Наречие7.98.35.9554.555.44.54.8
Предикатив21.311.1.8011.701.90
Предлог5.75.96.79.39.48.89.99.19.68.9
Союз20128.27.76.87.77.87.77.78.1
Междометие5.31.21.41.31.51.81.72.11.61.8
Вводное слово1.5.60.50.20.20.20.20.20.20.20
Частица11119.57.67.76.87.37.77.87.4
Причастие.30.70.901.11.31.61.41.31.91.3
Деепричастие.90.50.30.20.20.20.20.20.30.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая115.26
          .    точка76.80
          -    тире24.56
          !    восклицательный знак7.54
          ?    вопросительный знак15.52
          ...    многоточие13.59
          !..    воскл. знак с многоточием0.25
          ?..    вопр. знак с многоточием0.90
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.69
          "    кавычка7.29
          ()    скобки0.15
          :    двоеточие2.71
          ;    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. Мария Николаева
 53
2. Вероника Иванова
 40
3. Елизавета Шумская
 39
4. Дарья Кузнецова
 39
5. Карина Пьянкова
 38
6. Дмитрий Воронин
 38
7. Елена Картур
 38
8. Александра Лисина
 37
9. Наталья Жильцова
 37
10. Вера Ковальчук
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх