fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Как найти Феникса
Автор: Татьяна Форш
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:590414
Слов в произведении (СВП):91744
Приблизительно страниц:304
Средняя длина слова, знаков:5.01
Средняя длина предложения (СДП), знаков:47.38
СДП авторского текста, знаков:62.13
СДП диалога, знаков:41.89
Доля диалогов в тексте:64.64%
Доля авторского текста в диалогах:1.38%
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:10114
Активный словарный запас (АСЗ):9321
Активный несловарный запас (АНСЗ):793
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1174.85
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2726.51 —> 7515-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:23237 (25.33% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:68507 (74.67% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное20441 (29.84%)
          Прилагательное6458 (9.43%)
          Глагол18551 (27.08%)
          Местоимение-существительное8765 (12.79%)
          Местоименное прилагательное3777 (5.51%)
          Местоимение-предикатив15 (0.02%)
          Числительное (количественное)637 (0.93%)
          Числительное (порядковое)134 (0.20%)
          Наречие4374 (6.38%)
          Предикатив692 (1.01%)
          Предлог7867 (11.48%)
          Союз8637 (12.61%)
          Междометие1372 (2.00%)
          Вводное слово315 (0.46%)
          Частица6746 (9.85%)
          Причастие1269 (1.85%)
          Деепричастие179 (0.26%)
Служебных слов:37673 (54.99%)

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
Существительное331545107.2.001.3.269.2.8421293.8.28144.6.41
Прилагательное354161.9.90.00.30.011.6.352.84.1.71.092.21.4.13
Глагол4213251610.051.3.258.41.133193.5.45113.1.41
Местоимение-существительное127.7357.84.00.72.087.2.678.86.61.1.5312.58.21
Местоименное прилагательное205.962.21.3.00.27.141.4.462.32.25.062.9.56.04
Местоимение-предикатив.03.00.03.03.00.00.00.00.00.00.01.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.65.89.34.21.03.12.00.19.06.70.49.05.03.52.13.01
Числительное (порядковое).84.03.25.04.01.00.00.00.05.00.08.26.01.00.05.01.00
Наречие4.13.6186.91.7.03.30.002.6.484.23.3.63.044.4.74.10
Предикатив.63.301.4.56.26.00.03.00.26.14.46.88.09.011.03.00
Предлог53113.51312.001.2.45.74.22.151.03.04.612.9.01
Союз147.526163.7.03.90.158.41.18.37.79.6312.83.27
Междометие5.11.11.54.2.98.00.05.01.63.06.531.05.05.85.18.03
Вводное слово.53.19.66.83.13.01.01.01.23.05.30.32.05.00.39.00.01
Частица104.2327.82.2.00.70.043.4.884.97.6.74.307.3.57.17
Причастие6.61.1.52.74.39.00.04.03.57.064.2.30.23.00.31.18.01
Деепричастие.44.06.23.21.13.00.00.00.10.04.58.05.00.01.17.04.00

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
Существительное14162023252526262727
Прилагательное566.46.96.87.57.77.98.47.5
Глагол16232323222122202019
Местоимение-существительное151413108.87.86.96.26.56.4
Местоименное прилагательное2.14.14.64.24.84.94.84.64.25.1
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).60.60.70.801.80.70.80.60.60
Числительное (порядковое).20.20.10.10.10.10.20.10.10.30
Наречие6.96.74.84.244.344.23.94.2
Предикатив1.61.70.60.50.60.70.70.50.50
Предлог5.36.58.49.79.29.69.5111011
Союз188.888.28.48.78.28.58.58.3
Междометие3.6.9011.21.31.41.41.41.71.2
Вводное слово1.60.30.20.20.20.20.10.20.30
Частица10108.36.46.66.35.96.46.16.5
Причастие.30.60.901.21.41.52.12.122
Деепричастие.30.10.10.20.20.20.10.20.30.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая109.16
          .    точка60.85
          -    тире37.41
          !    восклицательный знак42.16
          ?    вопросительный знак21.23
          ...    многоточие10.09
          !..    воскл. знак с многоточием0.01
          ?..    вопр. знак с многоточием0.08
          !!!    тройной воскл. знак0.27
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.95
          "    кавычка5.88
          ()    скобки0.12
          :    двоеточие5.57
          ;    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. Татьяна Форш
 51
2. Анна Гурова
 39
3. Милена Завойчинская
 39
4. Олег Рой
 39
5. Дмитрий Скирюк
 39
6. Андрей Буторин
 39
7. Наталья Колесова
 39
8. Юлия Набокова
 38
9. Ольга Пашнина
 38
10. Ника Ёрш
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх