fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Арабские сны
Автор: Ирина Лакина
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:444074
Слов в произведении (СВП):64102
Приблизительно страниц:222
Средняя длина слова, знаков:5.23
Средняя длина предложения (СДП), знаков:66.14
СДП авторского текста, знаков:81.1
СДП диалога, знаков:53.83
Доля диалогов в тексте:44.77%
Доля авторского текста в диалогах:13.3%
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:7889
Активный словарный запас (АСЗ):7521
Активный несловарный запас (АНСЗ):368
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1227.51
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2744.78 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:13028 (20.32% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:51074 (79.68% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное16571 (32.45%)
          Прилагательное5382 (10.54%)
          Глагол12340 (24.16%)
          Местоимение-существительное5579 (10.92%)
          Местоименное прилагательное2994 (5.86%)
          Местоимение-предикатив10 (0.02%)
          Числительное (количественное)513 (1.00%)
          Числительное (порядковое)102 (0.20%)
          Наречие2174 (4.26%)
          Предикатив348 (0.68%)
          Предлог6590 (12.90%)
          Союз4819 (9.44%)
          Междометие722 (1.41%)
          Вводное слово72 (0.14%)
          Частица3095 (6.06%)
          Причастие930 (1.82%)
          Деепричастие128 (0.25%)
Служебных слов:24009 (47.01%)

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
Существительное381550109.6.021.1.457.5.7335363.5.11105.2.47
Прилагательное548.4141.7.74.00.13.02.98.2534.1.33.001.71.2.22
Глагол5016211911.021.5.116.9.7643151.8.137.73.2.36
Местоимение-существительное9.37.7394.53.1.05.94.096.7.8785.3.42.278.9.51.25
Местоименное прилагательное278.65.51.51.2.00.07.131.2.352.21.2.18.002.1.67.04
Местоимение-предикатив.00.00.09.00.00.00.00.00.00.02.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)411.1.22.18.04.11.11.11.09.69.58.00.00.56.05.00
Числительное (порядковое)1.00.22.20.05.04.00.00.00.00.00.05.09.00.00.13.04.00
Наречие2.63.8133.51.02.25.051.8.383.62.20.042.8.51.05
Предикатив.40.291.6.45.20.00.18.00.18.09.31.53.04.00.53.02.00
Предлог64145.81115.022.47.51.07.18.87.04.00.652.7.07
Союз138.924113.6.00.67.054.6.545.93.41.1.245.91.2.11
Междометие4.4.89.802.2.93.00.04.04.42.05.491.1.16.02.85.09.02
Вводное слово.18.04.18.27.04.00.02.02.04.02.04.15.05.00.11.02.00
Частица5.63.32251.1.001.2.021.9.543.34.2.74.095.56.15
Причастие7.91.5.51.42.40.00.05.00.44.023.6.49.05.00.20.04.00
Деепричастие.54.20.24.16.07.00.00.00.02.00.58.05.00.00.22.02.00

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
Существительное14192325272830303231
Прилагательное5.48.3788.499.48.98.510
Глагол16282624202019191818
Местоимение-существительное2612108.77.16.15.75.36.45.5
Местоименное прилагательное4.44.44.14.35.14.84.84.84.55.4
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).901.1.70.90.70.60.501.1.80.80
Числительное (порядковое).20.10.10.10.20.20.20.10.30.10
Наречие4.64.743.23.532.733.42.9
Предикатив1.2.60.80.60.50.40.30.60.50.30
Предлог7.46.11011111212121211
Союз8.766.47.68.78.68.78.67.97.2
Междометие3.8.50.90.80.901.21.1.60.80.90
Вводное слово.40.20.20.10.10.10.10.00.10.10
Частица6.57.65.74.75.24.34.14.33.54.4
Причастие.60.801.11.21.31.91.31.81.62.2
Деепричастие.50.10.10.20.20.10.10.10.40.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая110.23
          .    точка76.04
          -    тире32.70
          !    восклицательный знак13.35
          ?    вопросительный знак10.92
          ...    многоточие1.12
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.02
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.62
          "    кавычка5.52
          ()    скобки0.19
          :    двоеточие1.28
          ;    точка с запятой0.05




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. Ирина Лакина
 47
2. Ольга Гусейнова
 35
3. Юлия Набокова
 35
4. Лесса Каури
 34
5. Сергей Давиденко
 34
6. Лана Ежова
 34
7. Сергей Волков
 34
8. Марина Суржевская
 34
9. Марьяна Сурикова
 34
10. Андрей Фролов
 34
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх