fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Часодеи. Часограмма
Автор: Наталья Щерба
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:644615
Слов в произведении (СВП):89631
Приблизительно страниц:325
Средняя длина слова, знаков:5.48
Средняя длина предложения (СДП), знаков:69.31
СДП авторского текста, знаков:89.32
СДП диалога, знаков:56.96
Доля диалогов в тексте:50.96%
Доля авторского текста в диалогах:9.45%
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:9162
Активный словарный запас (АСЗ):8469
Активный несловарный запас (АНСЗ):693
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1211.42
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2749.15 —> 7165-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:21232 (23.69% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:68399 (76.31% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное20477 (29.94%)
          Прилагательное8303 (12.14%)
          Глагол16670 (24.37%)
          Местоимение-существительное6805 (9.95%)
          Местоименное прилагательное4154 (6.07%)
          Местоимение-предикатив3 (0.00%)
          Числительное (количественное)833 (1.22%)
          Числительное (порядковое)171 (0.25%)
          Наречие4627 (6.76%)
          Предикатив588 (0.86%)
          Предлог8226 (12.03%)
          Союз6712 (9.81%)
          Междометие1487 (2.17%)
          Вводное слово327 (0.48%)
          Частица5241 (7.66%)
          Причастие1191 (1.74%)
          Деепричастие264 (0.39%)
Служебных слов:33219 (48.57%)

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
Существительное3618448.86.9.001.4.3612.8827224.7.57124.7.91
Прилагательное5310181.81.5.00.31.011.7.2945.1.89.0922.3.43
Глагол3919221412.002.4.369.41.237164.449.22.1.68
Местоимение-существительное9.37.7284.63.3.011.2.207.4.696.14.59.5511.48.16
Местоименное прилагательное258.26.31.61.3.00.21.161.5.232.51.8.27.052.3.55.05
Местоимение-предикатив.00.00.03.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.91.21.9.21.37.01.08.03.19.07.91.67.03.04.51.20.01
Числительное (порядковое).99.12.57.00.01.00.00.00.05.00.07.20.00.00.08.05.00
Наречие45.4235.21.4.00.27.033.1.534.33.1.65.094.31.3.17
Предикатив.65.352.1.73.40.00.09.01.39.11.47.59.08.03.39.08.01
Предлог491631116.002.64.85.13.16.68.05.00.571.9.04
Союз126.817134.00.72.096.8.835.85.8.92.618.2.81.15
Междометие5.51.513.91.4.00.11.011.3.19.651.32.031.3.09.01
Вводное слово.31.21.77.77.28.00.01.00.24.09.25.52.15.00.33.01.00
Частица5.63.9286.11.9.011.3.084.2.723.76.6.36.394.4.44.12
Причастие6.51.5.92.41.51.00.04.00.57.043.48.09.05.23.17.00
Деепричастие.43.17.37.19.08.00.01.01.19.071.3.04.01.01.39.01.01

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
Существительное15172022252626272728
Прилагательное6.57.87.38.39.29.99.7111111
Глагол12232824212019171817
Местоимение-существительное15129.486.96.26.76.36.15.3
Местоименное прилагательное2.85.14.44.654.865.45.55.4
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).60.70.9011.2111.3.901
Числительное (порядковое).20.30.30.20.20.10.10.40.30.10
Наречие7.485.55.45.24.54.34.855.1
Предикатив1.4.801.80.70.60.70.30.50.30
Предлог8.55.67.59.7101010101010
Союз158.16.46.76.67.177.477.2
Междометие5.511.21.61.61.81.41.31.31.7
Вводное слово1.1.60.30.30.30.20.20.20.40.30
Частица8.796.95.65.25.75.15.55.25.2
Причастие.20.60.9011.21.61.51.91.82.1
Деепричастие.50.30.20.40.20.40.30.30.30.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая121.07
          .    точка77.07
          -    тире47.12
          !    восклицательный знак7.11
          ?    вопросительный знак9.74
          ...    многоточие14.91
          !..    воскл. знак с многоточием0.01
          ?..    вопр. знак с многоточием0.08
          !!!    тройной воскл. знак0.09
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.69
          "    кавычка2.90
          ()    скобки0.06
          :    двоеточие5.01
          ;    точка с запятой0.11




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 Щерба
 57
2. Олег Рой
 41
3. Елизавета Шумская
 39
4. Екатерина Неволина
 38
5. Павел Марушкин
 38
6. Елена Жаринова
 38
7. Наталья Жильцова
 38
8. Ольга Пашнина
 38
9. Ева Никольская
 38
10. Софья Ролдугина
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх