fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Не зная пощады
Автор: Марьяна Сурикова
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:659641
Слов в произведении (СВП):99045
Приблизительно страниц:343
Средняя длина слова, знаков:5.22
Средняя длина предложения (СДП), знаков:70.92
СДП авторского текста, знаков:96.69
СДП диалога, знаков:50.02
Доля диалогов в тексте:39.01%
Доля авторского текста в диалогах:6.78%
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:8229
Активный словарный запас (АСЗ):8001
Активный несловарный запас (АНСЗ):228
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1125.76
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2455.58 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:22495 (22.71% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:76550 (77.29% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное22870 (29.88%)
          Прилагательное8000 (10.45%)
          Глагол20908 (27.31%)
          Местоимение-существительное9149 (11.95%)
          Местоименное прилагательное4631 (6.05%)
          Местоимение-предикатив11 (0.01%)
          Числительное (количественное)939 (1.23%)
          Числительное (порядковое)119 (0.16%)
          Наречие5319 (6.95%)
          Предикатив682 (0.89%)
          Предлог9289 (12.13%)
          Союз7261 (9.49%)
          Междометие1232 (1.61%)
          Вводное слово176 (0.23%)
          Частица5591 (7.30%)
          Причастие1239 (1.62%)
          Деепричастие324 (0.42%)
Служебных слов:37664 (49.20%)

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
Существительное291450109.021.3.1512.9125314.6.19123.9.94
Прилагательное467162.2.80.00.32.021.5.173.14.2.58.031.81.3.33
Глагол4317281613.082.1.27131.445153.2.23112.3.46
Местоимение-существительное8.67.8394.53.01.92.018.3.8166.1.57.3511.51.32
Местоименное прилагательное255.96.32.51.2.00.41.171.7.312.11.6.11.032.1.83.06
Местоимение-предикатив.00.00.07.01.00.00.00.00.00.00.00.01.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.21.11.3.20.33.00.08.00.27.09.92.60.15.01.61.18.01
Числительное (порядковое).86.05.13.03.02.00.00.01.05.00.01.03.00.00.06.01.01
Наречие4.46.2205.61.2.01.57.023.4.5743.8.60.094.5.84.30
Предикатив.89.341.8.68.31.00.08.00.35.05.50.36.15.00.52.05.02
Предлог53133.41215.001.6.44.83.14.15.90.03.00.712.6.06
Союз13622122.9.00.72.116.3.565.22.8.56.186.5.63.36
Междометие3.8.9013.51.1.00.08.01.64.07.59.94.08.02.82.09.02
Вводное слово.13.16.33.38.07.00.01.01.10.03.09.19.03.00.18.01.02
Частица54295.11.4.001.4.023.593.53.8.46.163.9.49.23
Причастие6.61.4.60.44.35.00.05.02.49.032.4.40.13.01.22.13.02
Деепричастие.42.26.71.27.10.00.01.00.13.011.1.17.01.00.32.02.02

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
Существительное14151923242425262626
Прилагательное4.87.67.48.18.17.18.17.78.78.9
Глагол15302924222121202121
Местоимение-существительное28129.68.687.87.46.86.76.2
Местоименное прилагательное2.44.24.25.24.65.45.14.84.74.5
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).9011.11.2.90.9011.2.901
Числительное (порядковое).10.10.10.10.20.20.20.10.10.20
Наречие7.37.55.35.54.95.255.15.24.9
Предикатив2.70.90.90.70.60.70.40.50.60
Предлог5.45.49.19.7101010111110
Союз9.66.15.36.57.78.27.58.37.58.2
Междометие2.5.60.901.11.31.61.31.31.51.1
Вводное слово.60.20.20.20.10.10.20.20.10.20
Частица78.56.95.35.75.25.75.15.34.8
Причастие.20.70.7011.41.21.61.51.31.8
Деепричастие.40.40.20.30.30.40.30.30.40.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая131.34
          .    точка71.27
          -    тире11.64
          !    восклицательный знак5.19
          ?    вопросительный знак12.94
          ...    многоточие1.64
          !..    воскл. знак с многоточием0.05
          ?..    вопр. знак с многоточием0.03
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.08
          "    кавычка1.39
          ()    скобки0.05
          :    двоеточие2.41
          ;    точка с запятой0.02




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. Марьяна Сурикова
 50
2. Игорь Конычев
 39
3. Диана Удовиченко
 39
4. Ника Ёрш
 38
5. Вероника Крымова
 38
6. Лана Ежова
 38
7. Елена Жаринова
 38
8. Галина Романова
 38
9. Денис Чекалов
 37
10. Ольга Гусейнова
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх