fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Абордажная доля
Автор: Дарья Кузнецова
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:473842
Слов в произведении (СВП):67346
Приблизительно страниц:237
Средняя длина слова, знаков:5.32
Средняя длина предложения (СДП), знаков:74
СДП авторского текста, знаков:98.69
СДП диалога, знаков:54.56
Доля диалогов в тексте:41.38%
Доля авторского текста в диалогах:13.29%
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:8331
Активный словарный запас (АСЗ):7964
Активный несловарный запас (АНСЗ):367
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1215.74
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2761.03 —> 6968-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:17337 (25.74% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:50009 (74.26% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное14554 (29.10%)
          Прилагательное6416 (12.83%)
          Глагол12419 (24.83%)
          Местоимение-существительное5557 (11.11%)
          Местоименное прилагательное2972 (5.94%)
          Местоимение-предикатив15 (0.03%)
          Числительное (количественное)628 (1.26%)
          Числительное (порядковое)97 (0.19%)
          Наречие3660 (7.32%)
          Предикатив593 (1.19%)
          Предлог5863 (11.72%)
          Союз6241 (12.48%)
          Междометие1124 (2.25%)
          Вводное слово387 (0.77%)
          Частица4985 (9.97%)
          Причастие848 (1.70%)
          Деепричастие187 (0.37%)
Служебных слов:27331 (54.65%)

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
Существительное311538118.021.6.33111.2252851.2134.55
Прилагательное4410152.61.4.00.37.052.7.503.991.3.173.21.6.27
Глагол341724167.6.071.8.17101.330194.2.43111.8.54
Местоимение-существительное8.48.3265.33.05.75.088.8.656.55.1.501.113.38.17
Местоименное прилагательное225.95.72.61.5.02.33.001.5.381.41.8.33.172.8.50.07
Местоимение-предикатив.02.00.12.00.00.00.00.00.00.00.00.00.02.00.02.00.00
Числительное (колич-ое)41.21.6.28.27.02.15.02.20.02.87.70.12.00.48.02.00
Числительное (порядковое).87.10.10.07.03.00.02.00.03.00.08.15.03.00.02.03.00
Наречие3.97.8175.51.2.05.47.033.6.5544.8.74.226.4.85.08
Предикатив.57.502.21.35.00.07.02.64.15.80.67.15.08.77.00.02
Предлог47133.69.316.001.8.501.1.18.08.89.02.02.791.6.05
Союз151020134.1.02.79.208.21.57.86.21.1.97111.4.35
Междометие5.61.21.64.21.2.00.05.02.90.131.1.90.15.07.90.15.08
Вводное слово.64.641.41.1.15.00.02.00.43.05.57.32.17.00.62.10.00
Частица7.35.6345.12.3.001.2.054.31.34.27.2.72.277.1.82.23
Причастие5.11.2.85.37.30.00.08.00.48.053.70.15.05.48.22.05
Деепричастие.35.05.45.15.03.00.02.02.10.001.1.28.00.00.45.02.00

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
Существительное12161922232323242424
Прилагательное8.28.38.59.19.49.39.99.49.810
Глагол15202021202019191819
Местоимение-существительное1314128.67.78.27.26.86.16.7
Местоименное прилагательное1.84.24.84.754.354.954.4
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.10.00.10.00
Числительное (колич-ое).801.11.21.1.70111.80.90
Числительное (порядковое).10.20.30.00.20.20.20.10.20.10
Наречие6.86.96.35.75.55.14.75.25.14.7
Предикатив1.9.901.80.80.80.801.1.70.50
Предлог7.17.18.18.78.59.4108.99.39.9
Союз168.37.77.58.398.89.3109.9
Междометие3.71.11.31.61.51.71.81.91.31.6
Вводное слово1.7.70.50.60.40.10.50.50.70.50
Частица109.87.87.17.17.16.76.46.87
Причастие.50.9011.21.311.11.31.41.3
Деепричастие.60.30.30.30.30.30.30.40.30.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая137.19
          .    точка73.01
          -    тире35.18
          !    восклицательный знак4.80
          ?    вопросительный знак12.68
          ...    многоточие5.78
          !..    воскл. знак с многоточием0.06
          ?..    вопр. знак с многоточием0.18
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.95
          "    кавычка9.04
          ()    скобки0.22
          :    двоеточие6.65
          ;    точка с запятой0.30




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. Дарья Кузнецова
 57
2. Ольга Болдырева
 41
3. Катерина Полянская
 41
4. Ольга Куно
 41
5. Софья Ролдугина
 41
6. Алекс Кош
 41
7. Сергей Ковалёв
 40
8. Олег Рой
 40
9. Елена Петрова
 40
10. Александра Черчень
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх