fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Дифференцировать тьму
Автор: Евгения Сафонова
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:627382
Слов в произведении (СВП):93701
Приблизительно страниц:317
Средняя длина слова, знаков:5.1
Средняя длина предложения (СДП), знаков:56.17
СДП авторского текста, знаков:65.65
СДП диалога, знаков:47.64
Доля диалогов в тексте:44.79%
Доля авторского текста в диалогах:8.48%
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:9117
Активный словарный запас (АСЗ):8666
Активный несловарный запас (АНСЗ):451
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1145.22
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2591.50 —> 9304-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:23448 (25.02% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:70253 (74.98% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное20274 (28.86%)
          Прилагательное7718 (10.99%)
          Глагол17192 (24.47%)
          Местоимение-существительное8748 (12.45%)
          Местоименное прилагательное4225 (6.01%)
          Местоимение-предикатив7 (0.01%)
          Числительное (количественное)942 (1.34%)
          Числительное (порядковое)194 (0.28%)
          Наречие4640 (6.60%)
          Предикатив718 (1.02%)
          Предлог8596 (12.24%)
          Союз8128 (11.57%)
          Междометие1617 (2.30%)
          Вводное слово256 (0.36%)
          Частица6449 (9.18%)
          Причастие1091 (1.55%)
          Деепричастие246 (0.35%)
Служебных слов:38272 (54.48%)

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
Существительное301537119.1.011.4.3211127224.9.34134.9.61
Прилагательное427.2152.21.01.43.041.7.413.75.41.012.81.6.22
Глагол4116201610.031.9.379.21.434163.7.19121.5.29
Местоимение-существительное8.28.5405.62.4.001.1.048.1.746.86.3.60.3415.39.17
Местоименное прилагательное234.26.54.11.2.00.43.061.5.381.92.5.39.063.5.29.05
Местоимение-предикатив.00.00.04.00.00.00.00.00.00.01.00.00.01.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.1.981.1.31.20.01.60.09.24.091.3.57.14.01.74.13.00
Числительное (порядковое)1.2.10.27.10.03.00.05.01.04.00.08.19.01.00.11.01.00
Наречие3.75.1186.3.97.00.50.012.6.473.74.1.65.064.9.89.10
Предикатив.74.312.89.20.00.00.00.32.11.39.55.13.00.78.03.01
Предлог52134.61117.001.9.73.50.11.061.4.01.00.701.5.05
Союз147.918184.001.196.8.8396.41.1.339.6.71.32
Междометие5.51.11.34.41.4.00.13.01.90.151.21.6.19.03.87.14.03
Вводное слово.33.18.51.52.17.00.05.01.18.08.32.17.10.00.25.03.00
Частица8.45326.91.9.001.3.134.2.7356.7.80.145.4.70.10
Причастие5.61.3.61.45.19.00.08.01.34.012.9.46.14.00.36.13.03
Деепричастие.46.15.39.17.08.00.01.00.13.00.95.09.05.03.38.04.00

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
Существительное11162122242525262625
Прилагательное6.87.66.77.898.799.29.19.4
Глагол11232423201919181917
Местоимение-существительное1712119.48.47.98.47.47.47.9
Местоименное прилагательное2.44.24.4555.24.75.95.55.6
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).701.1.901.11.111.21.11.21.2
Числительное (порядковое).30.20.20.20.20.10.20.10.20.20
Наречие7.27.15.54.24.54.84.24.34.34.6
Предикатив1.9.60.80.60.70.80.60.80.40.60
Предлог6.76.99.5109.910109.61011
Союз209.26.76.17.57.17.77.787.4
Междометие4.51.11.11.51.41.61.91.91.51.8
Вводное слово1.3.30.30.20.10.10.10.10.10.10
Частица7.89.17.87.57.26.86.36.36.16.1
Причастие.40.70.80.901.41.41.21.51.51.7
Деепричастие.80.40.10.30.20.20.30.30.10.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая121.01
          .    точка95.60
          -    тире36.94
          !    восклицательный знак3.20
          ?    вопросительный знак11.14
          ...    многоточие13.24
          !..    воскл. знак с многоточием0.01
          ?..    вопр. знак с многоточием0.96
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.34
          "    кавычка4.80
          ()    скобки0.10
          :    двоеточие2.45
          ;    точка с запятой0.37




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. Евгения Сафонова
 58
2. Софья Ролдугина
 43
3. Ольга Пашнина
 43
4. Александра Лисина
 42
5. Ева Никольская
 42
6. Олег Рой
 42
7. Лана Ежова
 42
8. Юлия Остапенко
 42
9. Анна Кувайкова
 41
10. Марьяна Сурикова
 41
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх