fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Ульфила
Автор: Елена Хаецкая
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:512785
Слов в произведении (СВП):76940
Приблизительно страниц:271
Средняя длина слова, знаков:5.31
Средняя длина предложения (СДП), знаков:64.07
СДП авторского текста, знаков:69.31
СДП диалога, знаков:44.49
Доля диалогов в тексте:14.71%
Доля авторского текста в диалогах:8.47%
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:10142
Активный словарный запас (АСЗ):9225
Активный несловарный запас (АНСЗ):917
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1272.84
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3012.10 —> 3432-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:16691 (21.69% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:60249 (78.31% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное18531 (30.76%)
          Прилагательное6158 (10.22%)
          Глагол14780 (24.53%)
          Местоимение-существительное3874 (6.43%)
          Местоименное прилагательное3812 (6.33%)
          Местоимение-предикатив18 (0.03%)
          Числительное (количественное)734 (1.22%)
          Числительное (порядковое)112 (0.19%)
          Наречие2872 (4.77%)
          Предикатив444 (0.74%)
          Предлог7569 (12.56%)
          Союз6756 (11.21%)
          Междометие1000 (1.66%)
          Вводное слово144 (0.24%)
          Частица5099 (8.46%)
          Причастие928 (1.54%)
          Деепричастие131 (0.22%)
Служебных слов:28403 (47.14%)

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
Существительное4222606.815.002.408.3.8631244.2.35165.2.42
Прилагательное446.2152.12.00.32.021.3.324.75.4.50.1431.1.18
Глагол3314221310.132.1.218.71.331213.2.30152.1.37
Местоимение-существительное104.4152.82.1.02.37.022.7.506.33.8.48.246.64.05
Местоименное прилагательное225.99.51.91.4.00.40.111.5.503.43.2.29.143.9.48.05
Местоимение-предикатив.03.00.10.03.00.00.00.00.02.00.00.00.00.00.02.00.00
Числительное (колич-ое)4.4.911.4.37.45.00.19.02.18.101.21.2.10.03.51.06.00
Числительное (порядковое).69.06.22.03.00.00.00.00.02.00.14.18.02.00.13.03.00
Наречие4.84.51321.4.00.45.021.8.324.53.2.32.034.4.77.08
Предикатив.56.501.5.32.19.00.05.00.38.03.59.61.08.02.53.06.00
Предлог65142.31114.001.6.45.77.18.301.3.02.021.11.4.02
Союз218.72574.3.06.94.186.5.83106.11.1.279.8.93.18
Междометие5.5.98.962.21.1.00.13.02.37.08.541.3.00.05.88.11.00
Вводное слово.29.14.69.05.05.00.02.00.10.03.24.34.00.00.18.00.00
Частица114.5313.92.001.4.082.8.596.17.2.56.346.1.83.18
Причастие4.8.991.4.40.27.00.06.03.38.022.8.72.19.02.48.10.00
Деепричастие.37.14.16.03.03.00.02.00.05.02.58.19.02.02.29.02.00

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
Существительное14222426262628272628
Прилагательное6.46.88.28.38.798.38.4109.6
Глагол18232222222220202020
Местоимение-существительное6.576.75.74.454.94.64.94.3
Местоименное прилагательное3.15.15.25.55.65.36.15.26.35.1
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.10.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.11.11.21.111.1.801.801.1
Числительное (порядковое).20.30.10.10.10.10.10.10.30.10
Наречие6.44.94.13.63.53.63.833.52.9
Предикатив1.70.50.70.40.50.60.70.40.60
Предлог8.89111111109.8121010
Союз217.96.67.27.38.58.78.67.88.8
Междометие3.91.21.2111.11.11.111.3
Вводное слово.30.40.20.10.20.20.10.10.10.30
Частица89.47.36.26.96.26.66.86.96.6
Причастие.60.8011.21.71.21.11.41.41.4
Деепричастие.40.20.10.10.20.10.20.10.30.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая118.74
          .    точка87.85
          -    тире20.67
          !    восклицательный знак2.26
          ?    вопросительный знак7.38
          ...    многоточие2.53
          !..    воскл. знак с многоточием0.39
          ?..    вопр. знак с многоточием0.21
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.03
          "    кавычка4.69
          ()    скобки1.96
          :    двоеточие7.80
          ;    точка с запятой3.76




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. Елена Хаецкая
 43  – ожидает пересчёта
2. Борис Акунин
 39  – ожидает пересчёта
3. Елизавета Дворецкая
 39  – ожидает пересчёта
4. Лев Вершинин
 39  – ожидает пересчёта
5. Ольга Елисеева
 39  – ожидает пересчёта
6. Владимир Свержин
 38  – ожидает пересчёта
7. Владислав Русанов
 38  – ожидает пересчёта
8. Дмитрий Скирюк
 37  – ожидает пересчёта
9. Юлия Остапенко
 37  – ожидает пересчёта
10. Елена Первушина
 37  – ожидает пересчёта
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх