fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Тень за спиной
Автор: Карина Пьянкова
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:493903
Слов в произведении (СВП):73394
Приблизительно страниц:251
Средняя длина слова, знаков:5.16
Средняя длина предложения (СДП), знаков:62.19
СДП авторского текста, знаков:69.64
СДП диалога, знаков:52.98
Доля диалогов в тексте:38.19%
Доля авторского текста в диалогах:10.58%
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:7203
Активный словарный запас (АСЗ):6970
Активный несловарный запас (АНСЗ):233
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1081.48
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2355.61 —> 11310-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:20306 (27.67% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:53088 (72.33% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное14829 (27.93%)
          Прилагательное5780 (10.89%)
          Глагол13998 (26.37%)
          Местоимение-существительное6423 (12.10%)
          Местоименное прилагательное3590 (6.76%)
          Местоимение-предикатив12 (0.02%)
          Числительное (количественное)710 (1.34%)
          Числительное (порядковое)86 (0.16%)
          Наречие4186 (7.89%)
          Предикатив684 (1.29%)
          Предлог6256 (11.78%)
          Союз6325 (11.91%)
          Междометие1252 (2.36%)
          Вводное слово357 (0.67%)
          Частица6094 (11.48%)
          Причастие494 (0.93%)
          Деепричастие210 (0.40%)
Служебных слов:30519 (57.49%)

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
Существительное291135118.9.001.3.18101.223205.64141.5.37
Прилагательное364.7162.51.3.02.46.002.5.5135.81.1.103.7.79.22
Глагол3515261610.051.7.24121.535184.38141.5.34
Местоимение-существительное7.79.4324.63.8.05.71.028.5.936.16.8.801.514.32.30
Местоименное прилагательное246.86.93.11.8.00.32.031.9.481.72.6.18.224.1.16.05
Местоимение-предикатив.00.00.03.02.00.00.00.00.00.00.00.05.02.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.3.661.6.63.16.02.27.00.26.03.88.83.14.05.42.08.00
Числительное (порядковое).85.03.06.06.02.00.02.00.02.00.06.13.00.00.06.00.00
Наречие4.28.6186.31.5.02.91.023.8.693.55.2.51.217.8.56.06
Предикатив.96.512.41.1.37.00.06.00.54.08.75.53.16.02.82.05.00
Предлог48123.31216.002.45.96.14.10.90.03.001.21.3.00
Союз137.121134.6.03.71.087.51.477.1.98.4312.56.34
Междометие6.3.931.53.91.3.00.08.021.2.10.791.5.16.031.2.10.10
Вводное слово.38.271.21.1.18.00.03.00.34.24.22.32.11.02.88.02.02
Частица8.65.7367.32.7.021.5.115.31.45.310.77.429.6.54.46
Причастие3.38.43.32.06.00.02.00.26.021.4.38.11.02.22.10.03
Деепричастие.18.06.24.37.02.00.03.00.02.03.99.10.05.001.1.00.02

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
Существительное12171920212323242324
Прилагательное6.86.77.37.77.98.18.38.79.58.9
Глагол13202325212019201918
Местоимение-существительное1514119.37.37876.86.5
Местоименное прилагательное2.94.44.84.65.156.15.15.75.5
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)11.8011.4.8011.11.90
Числительное (порядковое).20.10.10.10.20.20.00.00.20.20
Наречие8.67.25.75.36.24.94.65.35.65.6
Предикатив1.7.9011.801.1.80.70.701.1
Предлог7.75.68.399.810109.58.810
Союз159.77.57.28.19.27.97.88.17.8
Междометие4.611.21.31.31.61.61.91.71.5
Вводное слово1.3.50.80.40.50.20.20.30.40.30
Частица9.1109.27.97.87.97.87.88.88
Причастие.20.60.40.60.70.90.70.90.60.90
Деепричастие.80.50.20.30.30.10.20.20.10.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая103.65
          .    точка80.76
          -    тире18.67
          !    восклицательный знак4.05
          ?    вопросительный знак12.90
          ...    многоточие23.24
          !..    воскл. знак с многоточием0.04
          ?..    вопр. знак с многоточием0.44
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.69
          "    кавычка2.83
          ()    скобки0.04
          :    двоеточие3.07
          ;    точка с запятой0.01




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. Карина Пьянкова
 50
2. Елизавета Шумская
 38
3. Алекс Кош
 38
4. Мария Николаева
 37
5. Олег Рой
 37
6. Вероника Иванова
 37
7. Катерина Полянская
 37
8. Дарья Кузнецова
 36
9. Альбина Нури
 36
10. Анна Одувалова
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх