fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Его Тьма
Автор: Екатерина Флат
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:481251
Слов в произведении (СВП):69544
Приблизительно страниц:236
Средняя длина слова, знаков:5.13
Средняя длина предложения (СДП), знаков:63.41
СДП авторского текста, знаков:72.06
СДП диалога, знаков:54.32
Доля диалогов в тексте:41.79%
Доля авторского текста в диалогах:16.85%
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:7128
Активный словарный запас (АСЗ):6813
Активный несловарный запас (АНСЗ):315
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1126.02
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2486.64 —> 10430-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:18096 (26.02% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:51448 (73.98% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное13591 (26.42%)
          Прилагательное5976 (11.62%)
          Глагол13222 (25.70%)
          Местоимение-существительное6383 (12.41%)
          Местоименное прилагательное2910 (5.66%)
          Местоимение-предикатив16 (0.03%)
          Числительное (количественное)500 (0.97%)
          Числительное (порядковое)94 (0.18%)
          Наречие3765 (7.32%)
          Предикатив504 (0.98%)
          Предлог6026 (11.71%)
          Союз6183 (12.02%)
          Междометие1232 (2.39%)
          Вводное слово253 (0.49%)
          Частица5608 (10.90%)
          Причастие1044 (2.03%)
          Деепричастие217 (0.42%)
Служебных слов:28828 (56.03%)

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
Существительное251437126.4.001.1.198.7.8722214.1.63162.6.41
Прилагательное435.41831.8.00.27.151.9.274.16.21.3.143.71.2.15
Глагол3216221610.091.2.179.71.132193.9.26133.32
Местоимение-существительное8.99.7316.63.02.85.0310.546.67.4.87.7515.43.17
Местоименное прилагательное206.35.631.3.00.37.051.9.441.51.9.26.103.4.82.03
Местоимение-предикатив.00.00.17.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)2.8.681.4.34.26.02.14.00.17.12.65.53.05.03.70.10.02
Числительное (порядковое).97.05.07.02.02.00.03.00.02.02.07.17.03.00.02.00.00
Наречие3.67186.31.7.05.46.034.363.93.68.196.91.6.12
Предикатив.68.321.6.85.39.00.07.00.37.09.61.70.24.03.78.03.00
Предлог47143.61014.021.3.541.1.10.091.03.00.753.5.02
Союз118.219154.03.80.128.91.18.28.5.63.61121.3.49
Междометие5.411.24.61.3.00.14.021.3.121.11.8.27.021.2.48.09
Вводное слово.43.361.1.39.12.02.05.00.17.12.29.22.03.02.65.05.00
Частица6.96.1416.91.5.021.1.054.4.886.38.53.497.7.65.17
Причастие8.21.2.73.78.29.00.03.02.51.093.1.39.26.05.26.05.02
Деепричастие.43.29.43.34.07.00.00.00.07.071.1.17.02.09.36.05.02

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
Существительное9.9151919212222232423
Прилагательное6.488.18.39.19.59.79.8109.6
Глагол12202123222221191920
Местоимение-существительное161211109.17.47.77.27.26.1
Местоименное прилагательное2.33.84.74.34.34.34.34.84.44.6
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.10.00.00.00
Числительное (колич-ое).40.80.80.80.90.80.70.70.80.70
Числительное (порядковое).20.10.10.10.10.30.10.10.20.20
Наречие77.365.75.14.95.14.74.64.8
Предикатив1.7.80.70.80.60.60.50.50.80.50
Предлог7.17.68.78.89.29.18.7109.410
Союз18127.87.37.7888.27.78
Междометие5.91.2.901.21.11.21.71.71.62.3
Вводное слово.60.60.50.30.40.30.30.20.10.40
Частица8.99.39.48.388.17.77.68.27.7
Причастие1.41.11.21.51.31.41.81.61.81.9
Деепричастие1.3.50.10.20.20.10.20.10.10.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая116.14
          .    точка86.69
          -    тире30.94
          !    восклицательный знак5.69
          ?    вопросительный знак9.98
          ...    многоточие5.45
          !..    воскл. знак с многоточием0.09
          ?..    вопр. знак с многоточием0.22
          !!!    тройной воскл. знак0.03
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.92
          "    кавычка3.54
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие3.49
          ;    точка с запятой0.03




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
 47
2. Катерина Полянская
 39
3. Анна Кувайкова
 38
4. Наталья Жильцова
 38
5. Александра Лисина
 38
6. Валерия Чернованова
 38
7. Мария Боталова
 37
8. Ольга Пашнина
 37
9. Галина Долгова
 37
10. Анна Одувалова
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх