fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Дом
Автор: Наталья Колесова
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:103141
Слов в произведении (СВП):14924
Приблизительно страниц:51
Средняя длина слова, знаков:5.21
Средняя длина предложения (СДП), знаков:42.36
СДП авторского текста, знаков:52.88
СДП диалога, знаков:34.64
Доля диалогов в тексте:47.24%
Доля авторского текста в диалогах:8.96%
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:3797
Активный словарный запас (АСЗ):3290
Активный несловарный запас (АНСЗ):507
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1232.26
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2919.83 —> 4641-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:3393 (22.74% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:11531 (77.26% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное3178 (27.56%)
          Прилагательное1051 (9.11%)
          Глагол2862 (24.82%)
          Местоимение-существительное1541 (13.36%)
          Местоименное прилагательное637 (5.52%)
          Местоимение-предикатив2 (0.02%)
          Числительное (количественное)96 (0.83%)
          Числительное (порядковое)11 (0.10%)
          Наречие829 (7.19%)
          Предикатив142 (1.23%)
          Предлог1216 (10.55%)
          Союз1130 (9.80%)
          Междометие209 (1.81%)
          Вводное слово36 (0.31%)
          Частица911 (7.90%)
          Причастие184 (1.60%)
          Деепричастие43 (0.37%)
Служебных слов:5725 (49.65%)

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
Существительное3112408.96.4.00.79.00111.723243.5.268.82.2.88
Прилагательное397.2141.41.1.00.09.002.1.532.23.3.88.092.12.2.18
Глагол4315211713.001.9.18132.337163.1.26102.5.35
Местоимение-существительное9.310438.14.6.00.62.00121.48.58.4.79.4414.35.18
Местоименное прилагательное216.57.11.81.8.00.18.183.533.11.3.18.092.97.00
Местоимение-предикатив.00.00.09.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.6.53.79.18.09.00.00.00.09.001.1.00.00.00.53.09.00
Числительное (порядковое).71.09.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.09.00.00.09.00
Наречие44.7197.5.97.00.71.003.11.14.24.71.096.41.1.09
Предикатив1.5.532.5.79.44.00.18.00.53.00.71.79.18.001.1.09.00
Предлог539.13.21314.001.1.531.1.09.18.79.00.00.623.6.09
Союз134.822183.4.00.44.097.7.625.26.41.1.537.3.62.18
Междометие5.81.11.14.91.2.00.00.00.88.09.351.2.18.00.44.00.00
Вводное слово.26.18.35.44.09.00.09.00.35.09.35.18.09.00.09.00.00
Частица7.63.3318.22.5.00.71.004.1.793.16.7.71.355.7.62.35
Причастие7.21.8.53.26.18.00.00.00.44.092.7.53.09.00.35.09.09
Деепричастие.26.35.53.18.44.00.00.00.00.001.1.09.00.00.26.09.00

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
Существительное16151924262430282628
Прилагательное66.66.87.17.39.49.27.39.48.8
Глагол15282521212016191814
Местоимение-существительное2212109.47.37.87.29.27.37.2
Местоименное прилагательное2.33.54.45.15.15.56.165.24.5
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).70.80.60.901.2.70.90.30.80.50
Числительное (порядковое).00.00.10.10.10.20.10.20.20.00
Наречие6.185.9565.45.84.83.66.3
Предикатив1.6.9011.3.401.11.801.2.90
Предлог4.75.99.5910119.38.61115
Союз127.777.16.88.45.66.37.78.4
Междометие3.411.6.801.41.211.11.2.50
Вводное слово.50.60.10.20.10.00.00.20.80.00
Частица8.97.87.36.24.84.16.15.44.83.8
Причастие.40.80.701.81.41.31.72.31.5.90
Деепричастие.60.30.20.30.50.20.40.20.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая112.70
          .    точка105.67
          -    тире42.62
          !    восклицательный знак14.67
          ?    вопросительный знак26.53
          ...    многоточие14.94
          !..    воскл. знак с многоточием0.07
          ?..    вопр. знак с многоточием0.27
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.47
          "    кавычка3.35
          ()    скобки0.47
          :    двоеточие6.90
          ;    точка с запятой0.20




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. Наталья Колесова
 38
2. Иван Сербин
 31
3. Марина и Сергей Дяченко
 31
4. Владислав Выставной
 31
5. Олег Бондарев
 31
6. Олег Рой
 30
7. Анна Гурова
 30
8. Дмитрий Емец
 30
9. Сергей Давиденко
 30
10. Марина Комарова
 30
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх