fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Великий лес
Автор: Тито Брас
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:276811
Слов в произведении (СВП):42801
Приблизительно страниц:142
Средняя длина слова, знаков:5.03
Средняя длина предложения (СДП), знаков:79.44
СДП авторского текста, знаков:106.41
СДП диалога, знаков:55.19
Доля диалогов в тексте:36.73%
Доля авторского текста в диалогах:4.08%
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:6075
Активный словарный запас (АСЗ):5713
Активный несловарный запас (АНСЗ):362
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1114.40
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2544.57 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:9939 (23.22% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:32862 (76.78% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное9385 (28.56%)
          Прилагательное3535 (10.76%)
          Глагол7711 (23.46%)
          Местоимение-существительное3410 (10.38%)
          Местоименное прилагательное2119 (6.45%)
          Местоимение-предикатив12 (0.04%)
          Числительное (количественное)370 (1.13%)
          Числительное (порядковое)68 (0.21%)
          Наречие1862 (5.67%)
          Предикатив294 (0.89%)
          Предлог4081 (12.42%)
          Союз3837 (11.68%)
          Междометие769 (2.34%)
          Вводное слово83 (0.25%)
          Частица2800 (8.52%)
          Причастие558 (1.70%)
          Деепричастие97 (0.30%)
Служебных слов:17208 (52.36%)

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
Существительное3319421011.051.7.478.1.8227285.9.47134.9.38
Прилагательное437.7132.61.6.03.25.002.364.66.91.2.053.51.7.27
Глагол3213221513.001.4.089.51.234194.6.38131.9.52
Местоимение-существительное107305.13.4.031.2.116.1.7174.8.66.1611.38.08
Местоименное прилагательное236.55.92.92.1.00.33.082.1.383.22.9.41.034.66.08
Местоимение-предикатив.00.03.19.03.00.00.00.00.03.00.03.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.4.931.1.41.14.00.14.00.19.081.6.77.08.00.60.14.03
Числительное (порядковое).63.05.25.11.00.00.03.05.00.00.14.14.00.00.11.00.00
Наречие4.14.2134.41.5.03.49.052.3.384.94.5.47.145.41.16
Предикатив.85.581.7.80.19.00.08.00.55.05.66.47.16.03.74.00.00
Предлог56142.61314.031.52.91.41.191.2.16.00.801.6.05
Союз178.220124.8.08.93.117.2.809.56.91.3.369.2.99.14
Междометие6.31.964.51.2.00.14.081.1.141.11.5.03.08.91.11.03
Вводное слово.19.11.33.25.16.00.00.00.11.03.19.22.08.00.27.05.03
Частица7.94.7325.21.8.031.2.033.4.555.45.2.99.275.2.88.14
Причастие5.71.3.96.33.55.00.05.00.66.053.4.80.14.00.22.22.00
Деепричастие.22.11.44.19.14.00.00.00.05.03.63.19.03.00.41.08.00

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
Существительное13171921232624232524
Прилагательное6.78.57.68.38.87.89.298.58.6
Глагол13262421191819201819
Местоимение-существительное1712108.98.66.86.76.28.26.2
Местоименное прилагательное2.84.15.45.55.86.15.75.64.14.6
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.10.10.00.10
Числительное (колич-ое)1.1.60.9011.801.1.80.701.1
Числительное (порядковое).20.70.10.10.10.20.10.10.10.10
Наречие5.26.24.44.944.44.43.54.34.5
Предикатив2.70.80.90.70.50.50.70.50.60
Предлог6.46.3911121010111011
Союз206.87.27.17.59.59.39.69.18.9
Междометие4.91.11.81.71.51.91.61.522.1
Вводное слово.30.50.20.20.10.20.20.20.20.30
Частица7.1986.36.46.86.97.17.16.8
Причастие.20.60.701.21.41.21.11.21.72.1
Деепричастие.60.30.20.20.20.10.20.20.40.00

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая126.38
          .    точка32.92
          -    тире31.49
          !    восклицательный знак34.79
          ?    вопросительный знак6.21
          ...    многоточие21.19
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.05
          !!!    тройной воскл. знак0.07
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.24
          "    кавычка6.96
          ()    скобки0.12
          :    двоеточие7.80
          ;    точка с запятой0.19




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. Юлия Остапенко
 37
2. Елизавета Дворецкая
 37
3. Владислав Русанов
 37
4. Денис Чекалов
 37
5. Наталья Игнатова
 36
6. Олег Рой
 36
7. Ольга Елисеева
 36
8. Андрей Легостаев
 36
9. Ольга Онойко
 36
10. Александр Мазин
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх