fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Осколки пламени
Автор: Екатерина Флат
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:466259
Слов в произведении (СВП):67571
Приблизительно страниц:229
Средняя длина слова, знаков:5.12
Средняя длина предложения (СДП), знаков:60.92
СДП авторского текста, знаков:70.49
СДП диалога, знаков:53.43
Доля диалогов в тексте:49.24%
Доля авторского текста в диалогах:13.62%
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:7564
Активный словарный запас (АСЗ):7119
Активный несловарный запас (АНСЗ):445
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1113.60
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2504.39 —> 10260-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:19045 (28.19% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:48526 (71.81% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное13285 (27.38%)
          Прилагательное5453 (11.24%)
          Глагол12206 (25.15%)
          Местоимение-существительное6746 (13.90%)
          Местоименное прилагательное2750 (5.67%)
          Местоимение-предикатив21 (0.04%)
          Числительное (количественное)556 (1.15%)
          Числительное (порядковое)155 (0.32%)
          Наречие4195 (8.64%)
          Предикатив610 (1.26%)
          Предлог5619 (11.58%)
          Союз6180 (12.74%)
          Междометие1282 (2.64%)
          Вводное слово323 (0.67%)
          Частица6012 (12.39%)
          Причастие862 (1.78%)
          Деепричастие172 (0.35%)
Служебных слов:29105 (59.98%)

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
Существительное271336126.5.031.1.82101.422204.8.77172.3.26
Прилагательное374.61731.4.00.27.032.3.433.85.61.143.81.5.21
Глагол291419177.7.091.5.31111.327184.2.36122.3.39
Местоимение-существительное1010287.44.1.021.1.101317.87.6.741.0017.55.12
Местоименное прилагательное186.34.83.11.4.00.38.211.7.381.21.8.27.073.5.65.00
Местоимение-предикатив.02.02.12.00.02.00.00.00.02.00.03.00.00.00.02.00.00
Числительное (колич-ое)31.11.5.41.34.03.02.00.14.05.65.60.09.03.48.12.00
Числительное (порядковое)1.3.00.33.07.10.00.03.00.02.00.09.14.00.00.12.03.00
Наречие5.17.5197.11.9.02.48.004.2.795.24.3.75.197.8.98.09
Предикатив.82.511.6.96.48.00.00.02.69.19.721.00.17.02.82.02.00
Предлог47123.81013.002.72.96.07.141.1.05.00.772.3.00
Союз128.117153.5.12.84.129.71.27.68.8.841131.5.34
Междометие5.51.11.45.41.1.00.12.001.5.191.31.7.14.021.4.38.10
Вводное слово.51.271.84.26.02.02.02.36.09.38.50.07.03.65.03.02
Частица8.16417.82.1.00.98.095.71.16.49.71.00.419.5.79.19
Причастие6.21.2.72.77.15.00.00.00.62.122.4.48.19.00.43.10.00
Деепричастие.33.12.33.19.07.00.02.00.15.02.89.12.05.02.45.00.02

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
Существительное10141819212322242423
Прилагательное5.68.77.27.38.489.48.88.89.6
Глагол11182022201919191819
Местоимение-существительное181412118.58.28.57.487.7
Местоименное прилагательное23.54.14.44.64.74.74.64.64.2
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.10.00.00
Числительное (колич-ое).50.7011.11.90.70.90.701
Числительное (порядковое).20.50.10.20.30.20.20.40.20.20
Наречие7.287.66.35.65.55.75.65.55.2
Предикатив1.71.2.80.90.90.80.90.60.80.60
Предлог67.17.69.39.39.58.98.899
Союз19127.87.38.58.37.687.87.2
Междометие6.801.11.31.61.721.91.72
Вводное слово1.1.70.70.30.40.40.40.30.30.30
Частица1011108.78.28.27.888.39.2
Причастие1.701.11.21.31.41.51.71.81.5
Деепричастие1.30.10.20.20.20.20.10.20.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая119.84
          .    точка87.37
          -    тире33.03
          !    восклицательный знак6.35
          ?    вопросительный знак13.35
          ...    многоточие4.99
          !..    воскл. знак с многоточием0.10
          ?..    вопр. знак с многоточием0.15
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.89
          "    кавычка3.05
          ()    скобки0.01
          :    двоеточие2.65
          ;    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. Екатерина Флат
 52
2. Катерина Полянская
 38
3. Дарья Кузнецова
 38
4. Александра Лисина
 37
5. Наталья Жильцова
 37
6. Мария Николаева
 37
7. Елизавета Шумская
 37
8. Олег Рой
 36
9. Екатерина Шашкова
 36
10. Мария Боталова
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх