fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Любовь к красному
Автор: Ольга Гусейнова
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:549708
Слов в произведении (СВП):76573
Приблизительно страниц:280
Средняя длина слова, знаков:5.53
Средняя длина предложения (СДП), знаков:75.11
СДП авторского текста, знаков:95.85
СДП диалога, знаков:54.3
Доля диалогов в тексте:36.16%
Доля авторского текста в диалогах:12.75%
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:9862
Активный словарный запас (АСЗ):9364
Активный несловарный запас (АНСЗ):498
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1338.30
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3072.35 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:16359 (21.36% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:60214 (78.64% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное18945 (31.46%)
          Прилагательное7922 (13.16%)
          Глагол14338 (23.81%)
          Местоимение-существительное5393 (8.96%)
          Местоименное прилагательное2775 (4.61%)
          Местоимение-предикатив7 (0.01%)
          Числительное (количественное)717 (1.19%)
          Числительное (порядковое)141 (0.23%)
          Наречие3884 (6.45%)
          Предикатив516 (0.86%)
          Предлог7646 (12.70%)
          Союз5782 (9.60%)
          Междометие1262 (2.10%)
          Вводное слово187 (0.31%)
          Частица3647 (6.06%)
          Причастие1423 (2.36%)
          Деепричастие209 (0.35%)
Служебных слов:26908 (44.69%)

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
Существительное3919479.96.9.001.3.15131.132315.1.50116.3.83
Прилагательное5313201.7.72.02.50.082.2.414.16.31.2.142.13.5.36
Глагол441823148.7.051.7.309.31.336154.308.72.2.38
Местоимение-существительное7.58.1272.52.1.02.98.086.8.777.83.2.68.337.8.45.26
Местоименное прилагательное186.44.81.5.84.00.18.11.99.291.91.2.18.091.8.56.06
Местоимение-предикатив.00.00.03.00.00.00.00.00.00.00.00.00.02.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.511.5.26.27.00.21.02.32.03.72.48.06.03.48.11.02
Числительное (порядковое)1.4.08.20.00.00.00.02.00.03.00.05.17.00.00.03.03.02
Наречие4.56.6194.51.1.02.48.033.604.33.3.59.093.51.6.23
Предикатив.69.331.8.72.41.00.03.00.47.05.51.56.14.00.47.09.00
Предлог61174.21011.001.8.801.3.17.09.90.09.03.392.2.03
Союз1510199.22.9.00.84.146.7.686.431.326.31.4.24
Междометие5.71.61.63.71.3.00.11.05.60.151.1.77.18.05.83.18.02
Вводное слово.29.29.45.33.18.00.03.02.23.03.20.15.02.00.23.09.00
Частица53.9223.91.2.021.4.052.6.543.43.3.51.094.98.17
Причастие8.62.21.1.54.59.00.12.03.92.064.3.69.30.02.32.38.00
Деепричастие.51.17.42.21.05.00.00.00.12.031.2.12.02.00.17.05.00

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
Существительное12192425252627282629
Прилагательное8.2119.2101011109.81111
Глагол15222422202019191919
Местоимение-существительное17129.27.46.75.85.55.36.14.6
Местоименное прилагательное2.63.833.93.744.33.73.63.9
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.10.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).901.311.211.90.901.11
Числительное (порядковое).30.20.20.20.20.10.10.10.20.20
Наречие8.56.85.44.25.14.654.94.84.9
Предикатив1.5.90.70.70.60.60.60.70.30.40
Предлог8.37.9911101110111210
Союз144.65.66.27.67.58.48.57.56.9
Междометие4.41.31.91.61.81.41.61.61.41.6
Вводное слово.70.30.20.20.20.10.20.20.30.20
Частица5.66.95.34.24.84.94.84.34.44.4
Причастие.601.31.31.71.82.11.92.32.62.2
Деепричастие.50.20.30.30.30.30.20.30.20.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая137.02
          .    точка70.77
          -    тире28.59
          !    восклицательный знак5.21
          ?    вопросительный знак7.72
          ...    многоточие9.08
          !..    воскл. знак с многоточием0.07
          ?..    вопр. знак с многоточием0.22
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.65
          "    кавычка8.54
          ()    скобки0.05
          :    двоеточие9.38
          ;    точка с запятой0.67




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. Ольга Гусейнова
 56
2. Юлия Фирсанова
 41
3. Марьяна Сурикова
 40
4. Маргарита Блинова
 40
5. Ева Никольская
 40
6. Лана Ежова
 40
7. Валентина Савенко
 40
8. Андрей Фролов
 39
9. Татьяна Устименко
 39
10. Марина Милованова
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх