fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Сумерки светлого леса
Автор: Вера Чиркова
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:663504
Слов в произведении (СВП):91479
Приблизительно страниц:321
Средняя длина слова, знаков:5.29
Средняя длина предложения (СДП), знаков:87.71
СДП авторского текста, знаков:105.66
СДП диалога, знаков:71.83
Доля диалогов в тексте:43.5%
Доля авторского текста в диалогах:21.51%
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:9323
Активный словарный запас (АСЗ):8779
Активный несловарный запас (АНСЗ):544
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1225.84
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2765.51 —> 6893-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:22339 (24.42% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:69140 (75.58% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное19480 (28.17%)
          Прилагательное8222 (11.89%)
          Глагол16026 (23.18%)
          Местоимение-существительное6645 (9.61%)
          Местоименное прилагательное4278 (6.19%)
          Местоимение-предикатив11 (0.02%)
          Числительное (количественное)1056 (1.53%)
          Числительное (порядковое)376 (0.54%)
          Наречие4921 (7.12%)
          Предикатив681 (0.98%)
          Предлог8222 (11.89%)
          Союз8562 (12.38%)
          Междометие1369 (1.98%)
          Вводное слово225 (0.33%)
          Частица6375 (9.22%)
          Причастие2086 (3.02%)
          Деепричастие311 (0.45%)
Служебных слов:35998 (52.07%)

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
Существительное3118377.37.2.011.8111123283.5.41137.4.45
Прилагательное505.1182.41.2.00.49.081.8.233.45.8.85.092.63.35
Глагол2814211310.052.2.77121.134172.6.31143.3.38
Местоимение-существительное9.57.3245.33.4.04.78.156.1.795.75.1.40.3910.60.04
Местоименное прилагательное247.76.42.91.2.00.49.081.8.461.81.6.20.042.7.68.05
Местоимение-предикатив.00.00.05.01.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)51.21.7.60.35.00.16.00.26.031.11.1.09.04.53.18.01
Числительное (порядковое)1.2.25.85.04.06.00.01.01.30.00.29.65.09.00.39.14.00
Наречие47185.61.5.01.57.182.9.794.23.68.096.32.1.14
Предикатив.53.382.72.34.00.06.03.46.04.51.59.20.03.94.03.01
Предлог471621115.002.2.68.78.14.05.78.00.00.683.5.08
Союз169.620125.5.031.5.439195.71.1.459.51.7.69
Междометие4.11.11.23.51.1.00.16.141.2.04.731.6.10.03.88.15.10
Вводное слово.21.20.54.39.16.00.04.03.19.08.23.19.03.00.31.03.00
Частица6.55.7316.82.1.001.7.154.31.14.55.7.70.2061.3.35
Причастие91.81.3.941.00.11.091.136.61.3.39.03.51.21.03
Деепричастие.45.16.58.34.14.00.03.01.16.04.94.39.04.01.36.08.00

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
Существительное7.9141720202123242626
Прилагательное6.88.387.98.28.99.69.41011
Глагол10182122212119181818
Местоимение-существительное1012119.48.176.66.75.96.1
Местоименное прилагательное2.545.34.94.95.74.95.24.54.8
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.10.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).901.31.311.31.41.21.31.21
Числительное (порядковое).90.40.60.50.30.40.40.20.40.40
Наречие7.1965.85.45.4554.34.7
Предикатив1.6.901.70.70.70.80.80.60.50
Предлог4.77.68.58.69.91010109.69.9
Союз27117.37.98.37.58.88.48.48.3
Междометие6.51.21.11.11.41.31.211.21
Вводное слово.70.60.20.20.10.20.20.20.20.10
Частица109.98.777.36.96.96.46.76.6
Причастие11.61.82.22.32.52.42.42.72.6
Деепричастие1.2.60.40.20.30.20.30.30.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая137.29
          .    точка66.42
          -    тире25.49
          !    восклицательный знак3.67
          ?    вопросительный знак7.65
          ...    многоточие7.24
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.95
          "    кавычка0.94
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие0.71
          ;    точка с запятой0.00




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. Вера Чиркова
 56
2. Александра Лисина
 41
3. Елизавета Шумская
 40
4. Игорь Шенгальц
 39
5. Валерия Чернованова
 39
6. Олег Рой
 39
7. Николай Степанов
 39
8. Наталья Жильцова
 39
9. Ольга Болдырева
 39
10. Ольга Пашнина
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх