fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Охотник на ведьм
Автор: Ольга Баумгертнер
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:111091
Слов в произведении (СВП):16010
Приблизительно страниц:53
Средняя длина слова, знаков:5.03
Средняя длина предложения (СДП), знаков:51.98
СДП авторского текста, знаков:63.77
СДП диалога, знаков:45.18
Доля диалогов в тексте:55.11%
Доля авторского текста в диалогах:13.76%
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:3593
Активный словарный запас (АСЗ):3518
Активный несловарный запас (АНСЗ):75
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1167.76
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2644.64 —> 8700-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:3590 (22.42% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:12420 (77.58% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное3599 (28.98%)
          Прилагательное1044 (8.41%)
          Глагол3142 (25.30%)
          Местоимение-существительное1938 (15.60%)
          Местоименное прилагательное649 (5.23%)
          Местоимение-предикатив3 (0.02%)
          Числительное (количественное)200 (1.61%)
          Числительное (порядковое)23 (0.19%)
          Наречие709 (5.71%)
          Предикатив129 (1.04%)
          Предлог1661 (13.37%)
          Союз1212 (9.76%)
          Междометие262 (2.11%)
          Вводное слово36 (0.29%)
          Частица857 (6.90%)
          Причастие210 (1.69%)
          Деепричастие39 (0.31%)
Служебных слов:6657 (53.60%)

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
Существительное309.642126.4.001.6.158.1126283.8.379.841.1
Прилагательное345.7122.1.81.00.44.001.5.3733.81.001.31.2.22
Глагол4613212111.072.3.159.31.646133.1.006.92.4.30
Местоимение-существительное119.4547.63.5.071.9.009.969.86.7.96.52161.2.22
Местоименное прилагательное224.65.22.8.74.00.37.001.372.71.6.44.002.6.52.00
Местоимение-предикатив.00.00.15.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.71.33.3.59.59.00.30.00.15.15.89.67.15.00.44.30.00
Числительное (порядковое).81.00.15.07.00.00.00.00.15.00.07.22.00.00.07.07.00
Наречие3.14.4147.71.6.00.67.001.9.304.62.4.30.075.59.07
Предикатив.52.151.91.2.22.00.00.07.37.07.44.67.15.00.67.00.00
Предлог65124.31514.003.89.52.00.151.3.00.00.373.1.00
Союз12523172.7.001.3.074.7.676.44.81.4.226.1.74.37
Междометие5.3.52.525.91.00.15.001.1.221.5.74.44.001.07.00
Вводное слово.44.15.37.89.00.00.00.00.15.07.07.30.07.00.07.00.00
Частица5.73.2265.51.5.001.6.002.6.523.55.2.59.305.30.15
Причастие6.2.961.1.67.22.00.00.00.44.002.9.81.00.00.15.00.07
Деепричастие.59.22.44.22.00.00.00.00.15.00.59.22.00.00.30.07.00

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
Существительное13151924262427273026
Прилагательное3.75.95.66.37.67.37.77.87.37.9
Глагол11292523202120191818
Местоимение-существительное29161211109.58.27.68.55.7
Местоименное прилагательное2.63.143.84.24.944.63.95.5
Местоимение-предикатив.00.10.00.10.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).901.31.21.71.31.41.81.81.90
Числительное (порядковое).30.10.10.10.10.20.00.20.30.20
Наречие7.15.44.44.93.63.23.753.53.9
Предикатив2.2.80.701.60.30.50.10.30.50
Предлог8.26.71310111112111114
Союз116.26.468.48.577.77.98.4
Междометие4.611.11.51.11.71.61.71.90
Вводное слово.80.30.10.10.10.10.00.20.00.50
Частица57.975.354.84.53.95.24.6
Причастие.50.90.8011.31.61.61.72.22.9
Деепричастие.20.20.30.10.40.20.20.20.40.50

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая114.80
          .    точка98.75
          -    тире43.72
          !    восклицательный знак4.50
          ?    вопросительный знак18.43
          ...    многоточие12.37
          !..    воскл. знак с многоточием0.06
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.25
          "    кавычка2.25
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие0.62
          ;    точка с запятой0.06




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 Баумгертнер
 37
2. Виктор Глебов
 31
3. Иван Сербин
 31
4. Кирилл Бенедиктов
 31
5. Алексей Бессонов
 31
6. Олег Рой
 31
7. Юрий Бурносов
 31
8. Виталий Забирко
 31
9. Александр Матюхин
 31
10. Сергей Лукьяненко
 31
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх