fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Научите меня летать
Автор: Ольга Шерстобитова
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:618777
Слов в произведении (СВП):91170
Приблизительно страниц:303
Средняя длина слова, знаков:5.02
Средняя длина предложения (СДП), знаков:45.39
СДП авторского текста, знаков:47.53
СДП диалога, знаков:41.43
Доля диалогов в тексте:31.92%
Доля авторского текста в диалогах:20.44%
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:7475
Активный словарный запас (АСЗ):7217
Активный несловарный запас (АНСЗ):258
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1087.99
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2360.40 —> 11244-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:21700 (23.80% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:69470 (76.20% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное20082 (28.91%)
          Прилагательное5926 (8.53%)
          Глагол19995 (28.78%)
          Местоимение-существительное8780 (12.64%)
          Местоименное прилагательное3611 (5.20%)
          Местоимение-предикатив9 (0.01%)
          Числительное (количественное)745 (1.07%)
          Числительное (порядковое)200 (0.29%)
          Наречие4393 (6.32%)
          Предикатив758 (1.09%)
          Предлог8237 (11.86%)
          Союз7873 (11.33%)
          Междометие1610 (2.32%)
          Вводное слово155 (0.22%)
          Частица6163 (8.87%)
          Причастие1004 (1.45%)
          Деепричастие163 (0.23%)
Служебных слов:36601 (52.69%)

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
Существительное3010519.47.8.001.2.4910.9426234.3.15133.9.41
Прилагательное314141.7.67.01.30.051.3.243.15.74.042.3.94.08
Глагол461526159.8.051.6.428.71.237213.8.15122.3.34
Местоимение-существительное9.57.7425.93.3.011.098.4.988.55.2.70.3414.52.11
Местоименное прилагательное203.97.43.83.00.36.091.1.422.32.6.24.052.8.41.00
Местоимение-предикатив.00.00.01.03.00.00.00.00.00.00.01.03.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.5.651.5.46.26.01.08.00.11.09.73.77.09.03.50.11.01
Числительное (порядковое)1.5.15.17.09.01.00.03.00.00.00.04.16.03.00.04.03.01
Наречие4.73.6205.71.1.00.41.112.9.4942.7.65.075.1.55.12
Предикатив.69.361.7.90.24.00.03.00.22.01.44.65.18.01.74.01.01
Предлог578.84.51514.001.5.73.46.33.091.1.05.001.21.7.01
Союз176.524153.1.01.74.137.876.95.31.3.139.9.95.20
Междометие7.311.74.71.2.00.07.07.82.15.691.4.12.00.94.16.01
Вводное слово.20.16.40.16.03.01.01.00.15.04.17.21.07.01.15.01.03
Частица7.34376.41.6.001.1.013.6.704.15.7.67.125.5.69.12
Причастие5.90.73.49.21.00.01.01.28.052.9.53.16.04.30.13.00
Деепричастие.21.08.24.15.05.00.00.01.07.05.73.03.03.01.33.00.00

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
Существительное14182022252626272628
Прилагательное6.16.56.76.47.15.96.86.977
Глагол15252526232323222223
Местоимение-существительное1812118.67.876.876.86.4
Местоименное прилагательное2.13.94.24.64.44.24.74.24.34.4
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).80.80.90.90.90.90.80.80.90.80
Числительное (порядковое).20.40.20.20.20.20.20.10.20.20
Наречие76.75.14.74.244.13.93.23.5
Предикатив2.80.70.80.60.60.60.70.70.40
Предлог66.79101111109.51111
Союз168.277.17.688.38.17.57.3
Междометие4.61.11.21.31.11.91.41.61.51.2
Вводное слово.50.20.20.10.10.00.10.00.00.10
Частица6.99.57.66.66.26.56.26.565.5
Причастие.40.70111.31.51.31.31.81.5
Деепричастие.40.20.10.10.20.10.20.30.00.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая125.18
          .    точка124.01
          -    тире27.48
          !    восклицательный знак4.00
          ?    вопросительный знак17.31
          ...    многоточие3.85
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.00
          "    кавычка0.70
          ()    скобки0.14
          :    двоеточие0.35
          ;    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. Ольга Шерстобитова
 50
2. Ольга Пашнина
 41
3. Настя Любимка
 39
4. Ирина Шевченко
 39
5. Екатерина Азарова
 39
6. Лана Ежова
 38
7. Наталья Косухина
 38
8. Анна Кувайкова
 38
9. Франциска Вудворт
 38
10. Катерина Полянская
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх