fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Тени приходят с моря
Автор: Екатерина Звонцова
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:565727
Слов в произведении (СВП):84651
Приблизительно страниц:291
Средняя длина слова, знаков:5.19
Средняя длина предложения (СДП), знаков:54.03
СДП авторского текста, знаков:68.04
СДП диалога, знаков:35.53
Доля диалогов в тексте:28.46%
Доля авторского текста в диалогах:9.07%
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:8248
Активный словарный запас (АСЗ):7747
Активный несловарный запас (АНСЗ):501
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1160.75
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2554.92 —> 9756-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:20073 (23.71% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:64578 (76.29% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное16467 (25.50%)
          Прилагательное7351 (11.38%)
          Глагол16255 (25.17%)
          Местоимение-существительное7107 (11.01%)
          Местоименное прилагательное3835 (5.94%)
          Местоимение-предикатив7 (0.01%)
          Числительное (количественное)879 (1.36%)
          Числительное (порядковое)194 (0.30%)
          Наречие4813 (7.45%)
          Предикатив601 (0.93%)
          Предлог7060 (10.93%)
          Союз6886 (10.66%)
          Междометие1481 (2.29%)
          Вводное слово273 (0.42%)
          Частица5229 (8.10%)
          Причастие1245 (1.93%)
          Деепричастие288 (0.45%)
Служебных слов:32166 (49.81%)

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
Существительное2714348.77.3.001.5.4910.8023254.3.34114.3.65
Прилагательное429.6191.81.2.00.24.062.243.871.3.132.72.2.40
Глагол3518211613.032.4.53121.335193.8.38112.8.77
Местоимение-существительное7.78.4365.22.8.03.92.079.2.865.25.1.43.6514.44.16
Местоименное прилагательное217.17.52.71.3.01.28.161.9.252.42.5.34.093.3.83.10
Местоимение-предикатив.00.00.07.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.71.31.4.46.35.00.16.00.38.121.4.81.07.00.58.37.00
Числительное (порядковое)1.5.13.38.03.04.00.01.00.04.01.13.15.00.00.13.03.00
Наречие3.97.3235.91.4.01.75.063.7.564.14.3.64.155.21.1.30
Предикатив.55.332.87.35.00.07.01.62.13.49.55.10.00.64.03.04
Предлог49132.11116.001.8.69.78.13.031.06.01.862.1.01
Союз119.622143.9.011.3.248.1.896.151.3.6781.4.37
Междометие5.51.21.44.41.3.00.21.01.92.09.831.2.19.07.86.25.00
Вводное слово.28.18.80.69.12.00.04.04.34.04.24.33.06.04.31.00.01
Частица6.34.7325.11.7.001.6.033.8.864.15.5.86.275.9.81.19
Причастие6.41.5.69.37.34.00.12.00.96.093.9.98.28.04.59.34.04
Деепричастие.52.18.24.28.13.00.01.01.24.011.3.40.03.00.65.00.00

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
Существительное14141719222222242423
Прилагательное5.988.38.89.299.711119.7
Глагол11282824212019181918
Местоимение-существительное20139.58.57.27.16.55.95.85.7
Местоименное прилагательное3.74.54.74.55.15.54.55.34.54.9
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.901.1.901.11.31.51.11.21
Числительное (порядковое).20.20.30.20.20.20.30.30.20.30
Наречие87.85.45.45.75.65.85.95.46.3
Предикатив1.8.80.70.70.60.70.80.50.60.60
Предлог7.25.67.59.69.69.5109.29.411
Союз146.27.78.38.78.48.88.99.78.4
Междометие5.6.70.901.51.521.71.61.81.5
Вводное слово.70.50.40.30.30.20.30.20.20.20
Частица5.98.97.86.76.45.86.85.95.75.8
Причастие.60.901.11.21.321.61.91.82.8
Деепричастие.70.40.30.30.40.40.30.30.40.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая111.23
          .    точка96.28
          -    тире24.87
          !    восклицательный знак2.68
          ?    вопросительный знак9.98
          ...    многоточие11.36
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.07
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.04
          "    кавычка3.96
          ()    скобки0.27
          :    двоеточие9.92
          ;    точка с запятой0.26




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. Екатерина Звонцова
 54
2. Галина Романова
 39
3. Игорь Конычев
 39
4. Екатерина Неволина
 39
5. Анна Кувайкова
 39
6. Константин Бояндин
 39
7. Денис Чекалов
 39
8. Олег Рой
 39
9. Юлия Остапенко
 39
10. Олег Верещагин
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх