fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Чистый лист
Автор: Дарья Кузнецова
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:522980
Слов в произведении (СВП):73700
Приблизительно страниц:260
Средняя длина слова, знаков:5.32
Средняя длина предложения (СДП), знаков:70.73
СДП авторского текста, знаков:99.61
СДП диалога, знаков:54.67
Доля диалогов в тексте:49.81%
Доля авторского текста в диалогах:12.41%
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:8680
Активный словарный запас (АСЗ):8315
Активный несловарный запас (АНСЗ):365
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1211.34
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2771.96 —> 6801-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:19143 (25.97% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:54557 (74.03% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное15825 (29.01%)
          Прилагательное7615 (13.96%)
          Глагол13088 (23.99%)
          Местоимение-существительное6162 (11.29%)
          Местоименное прилагательное2994 (5.49%)
          Местоимение-предикатив8 (0.01%)
          Числительное (количественное)687 (1.26%)
          Числительное (порядковое)128 (0.23%)
          Наречие4057 (7.44%)
          Предикатив682 (1.25%)
          Предлог6525 (11.96%)
          Союз6684 (12.25%)
          Междометие1423 (2.61%)
          Вводное слово401 (0.74%)
          Частица5334 (9.78%)
          Причастие788 (1.44%)
          Деепричастие180 (0.33%)
Служебных слов:29711 (54.46%)

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
Существительное311636117.8.031.2.20101.525285.7.76132.7.40
Прилагательное48111731.00.57.022.7.3759.11.7.1441.3.37
Глагол321720167.2.051.8.239.71.729194.2.42101.7.39
Местоимение-существительное7.711255.13.5.02.90.119.747.15.481.213.34.12
Местоименное прилагательное215.75.52.21.4.00.39.061.3.541.61.4.37.092.5.43.03
Местоимение-предикатив.00.00.05.02.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.71.41.3.43.34.00.17.05.23.11.82.71.08.00.34.14.02
Числительное (порядковое)1.15.14.02.05.00.02.00.05.00.11.17.00.00.08.09.00
Наречие4.29175.41.3.02.43.034.543.85.2.82.095.3.96.03
Предикатив.57.402.31.3.20.00.05.03.74.02.70.80.19.00.97.03.00
Предлог491539.515.001.8.77.85.14.19.79.05.03.431.9.05
Союз151119133.3.001.1.128.11.18.25.6.931.1101.20
Междометие5.31.81.75.11.2.00.06.021.3.201.21.5.11.111.3.12.08
Вводное слово.63.531.31.1.12.00.00.00.42.15.56.34.08.03.53.03.02
Частица7.46325.72.021.1.054.31.15.26.3.70.317.6.57.23
Причастие4.51.5.42.48.25.00.05.00.53.022.3.70.12.00.25.11.02
Деепричастие.28.15.32.15.02.00.03.00.11.05.91.11.02.03.48.00.02

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
Существительное11161922222324232425
Прилагательное8.19.5910101111111011
Глагол15202020201918181818
Местоимение-существительное1314128.98.67.66.97.25.96.3
Местоименное прилагательное1.44.15.14.444.44.54.24.34.4
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).80.90.80111.11.111.11
Числительное (порядковое).20.10.20.10.20.10.10.20.30.20
Наречие7.37.26.25.25.15.25.84.65.44.6
Предикатив21.211.1.80.90.80.80.80.60
Предлог7.178.68.69.79.79.19.39.211
Союз168.17.17.37.98.899.7109.1
Междометие5.71.21.31.71.421.92.41.41.3
Вводное слово1.6.90.50.50.40.20.30.40.50.30
Частица9.79.88.17.66.96.46.66.27.46.8
Причастие.50.70.80.80111.111.31.2
Деепричастие.70.30.30.20.10.10.20.30.30.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая133.95
          .    точка73.84
          -    тире40.65
          !    восклицательный знак8.06
          ?    вопросительный знак13.43
          ...    многоточие6.88
          !..    воскл. знак с многоточием0.07
          ?..    вопр. знак с многоточием0.15
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.07
          "    кавычка3.61
          ()    скобки0.12
          :    двоеточие4.97
          ;    точка с запятой0.41




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
 56
2. Катерина Полянская
 44
3. Ольга Болдырева
 41
4. Елена Петрова
 41
5. Алекс Кош
 40
6. Александра Черчень
 40
7. Олег Рой
 40
8. Наталья Жильцова
 40
9. Ольга Пашнина
 40
10. Ольга Куно
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх