fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Возвращение в Аланар
Автор: Татьяна Форш
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:640250
Слов в произведении (СВП):97853
Приблизительно страниц:332
Средняя длина слова, знаков:5.12
Средняя длина предложения (СДП), знаков:47.32
СДП авторского текста, знаков:63.03
СДП диалога, знаков:39.6
Доля диалогов в тексте:56.32%
Доля авторского текста в диалогах:2.27%
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:9531
Активный словарный запас (АСЗ):8940
Активный несловарный запас (АНСЗ):591
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1178.33
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2660.22 —> 8488-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:22038 (22.52% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:75815 (77.48% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное21342 (28.15%)
          Прилагательное7417 (9.78%)
          Глагол20414 (26.93%)
          Местоимение-существительное10319 (13.61%)
          Местоименное прилагательное3659 (4.83%)
          Местоимение-предикатив21 (0.03%)
          Числительное (количественное)875 (1.15%)
          Числительное (порядковое)113 (0.15%)
          Наречие4723 (6.23%)
          Предикатив667 (0.88%)
          Предлог8987 (11.85%)
          Союз7613 (10.04%)
          Междометие1412 (1.86%)
          Вводное слово252 (0.33%)
          Частица6038 (7.96%)
          Причастие1484 (1.96%)
          Деепричастие378 (0.50%)
Служебных слов:38679 (51.02%)

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
Существительное291548145.1.001.5.259.1.8622243.4.39114.81
Прилагательное365.1232.6.55.04.34.041.8.1133.4.69.062.12.3.31
Глагол4414222110.091.8.207.41.239173.1.259.83.1.38
Местоимение-существительное1211418.54.2.02.97.108.7.77106.3.87.5912.61.42
Местоименное прилагательное2054.91.7.82.00.38.041.392.11.6.23.022.5.67.05
Местоимение-предикатив.00.00.10.00.00.00.00.00.00.00.01.04.01.00.01.00.00
Числительное (колич-ое)3.811.4.40.33.01.20.01.23.11.74.67.02.01.45.22.02
Числительное (порядковое).64.06.23.02.00.00.00.00.04.00.06.04.01.00.07.06.00
Наречие3.73.42171.2.01.21.022.7.434.13.75.113.61.2.23
Предикатив.58.391.4.64.32.00.10.01.53.09.38.58.01.00.64.16.01
Предлог54123.61513.011.8.37.72.12.12.91.05.01.493.1.07
Союз107.522142.4.02.86.097.8.756.85.3.82.549.74.47
Междометие5.2.851.14.4.89.00.10.00.69.15.491.2.21.04.85.16.04
Вводное слово.42.18.58.50.16.00.04.00.21.02.15.22.11.00.25.00.00
Частица7.63.7288.31.6.011.1.063.2.714.46.1.77.264.8.61.29
Причастие8.41.1.86.87.36.00.02.01.32.003.7.59.27.02.23.20.04
Деепричастие.91.27.85.26.10.00.02.01.21.021.3.17.04.01.21.09.04

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
Существительное14152022242525262727
Прилагательное5.78.36.37.3888.38.38.69.5
Глагол17242523212222212220
Местоимение-существительное171413119.59.17.47.877
Местоименное прилагательное23.33.94.14.24.74.44.64.14.5
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.10.00.00
Числительное (колич-ое).80.90.90.90111.1.90.80.90
Числительное (порядковое).10.20.10.10.10.10.10.10.20.20
Наречие7.66.854.14.1444.53.53.4
Предикатив1.5.80.80.70.70.50.60.40.60.40
Предлог6.46.99.110119.711101111
Союз137.96.76.977.17.47.57.27.4
Междометие3.7.901.111.21.31.51.41.31.3
Вводное слово.50.60.20.20.20.20.10.10.30.10
Частица9.68.26.65.75.45.65.34.74.84.9
Причастие.40.7011.321.71.92.42.32.4
Деепричастие.80.40.30.40.40.30.30.30.20.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая119.46
          .    точка73.56
          -    тире31.23
          !    восклицательный знак40.56
          ?    вопросительный знак19.02
          ...    многоточие3.26
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.12
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.81
          "    кавычка3.33
          ()    скобки0.19
          :    двоеточие0.93
          ;    точка с запятой0.10




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. Татьяна Форш
 51
2. Наталья Колесова
 40
3. Сергей Давиденко
 39
4. Дмитрий Скирюк
 38
5. Юлия Набокова
 38
6. Анна Гурова
 38
7. Ника Ёрш
 38
8. Анна Кувайкова
 38
9. Ольга Пашнина
 38
10. Милена Завойчинская
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх