fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Ненависть
Автор: Юлия Остапенко
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:411601
Слов в произведении (СВП):62191
Приблизительно страниц:207
Средняя длина слова, знаков:5.02
Средняя длина предложения (СДП), знаков:60.94
СДП авторского текста, знаков:70.68
СДП диалога, знаков:42.51
Доля диалогов в тексте:24.17%
Доля авторского текста в диалогах:15.79%
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:7283
Активный словарный запас (АСЗ):6984
Активный несловарный запас (АНСЗ):299
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1097.02
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2506.82 —> 10246-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:15615 (25.11% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:46576 (74.89% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное12806 (27.49%)
          Прилагательное5269 (11.31%)
          Глагол11703 (25.13%)
          Местоимение-существительное5681 (12.20%)
          Местоименное прилагательное3099 (6.65%)
          Местоимение-предикатив11 (0.02%)
          Числительное (количественное)663 (1.42%)
          Числительное (порядковое)61 (0.13%)
          Наречие3377 (7.25%)
          Предикатив565 (1.21%)
          Предлог5380 (11.55%)
          Союз5085 (10.92%)
          Междометие1105 (2.37%)
          Вводное слово155 (0.33%)
          Частица4016 (8.62%)
          Причастие1085 (2.33%)
          Деепричастие237 (0.51%)
Служебных слов:24769 (53.18%)

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
Существительное3016388.17.3.041.6.23101.325254.7.369.671.1
Прилагательное409.9171.61.1.02.51.022.2.573.56.61.062.82.2.36
Глагол3515221514.022.11111.635154.1.27132.6.76
Местоимение-существительное7.96.9395.53.3.021.5.048.515.46.3.64.3212.55.28
Местоименное прилагательное2566.341.6.00.36.111.7.532.62.7.28.023.5.49.02
Местоимение-предикатив.00.00.11.00.00.00.02.00.00.00.02.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.8.931.6.66.15.02.23.04.34.08.80.87.13.04.89.13.02
Числительное (порядковое).55.02.21.02.02.00.00.00.00.00.02.19.00.00.02.06.00
Наречие36186.61.6.02.70.023.4.873.75.4.72.045.31.5.30
Предикатив.70.401.6.95.25.00.09.00.61.27.30.63.23.00.76.00.04
Предлог46132.21217.001.6.42.55.09.111.3.04.001.12.8.08
Союз11821153.4.021.1.047.9.956.55.31.1.558.41.1.28
Междометие5.61.3.995.51.6.00.06.00.95.11.631.4.19.021.1.17.00
Вводное слово.28.17.38.51.17.00.02.00.25.06.17.11.09.02.28.02.00
Частица7.34.5296.42.2.001.3.024.803.85.9.80.176.2.70.21
Причастие7.91.8.63.49.99.00.15.00.63.045.2.74.32.00.28.51.02
Деепричастие.49.23.63.30.19.00.00.00.19.081.2.30.04.00.44.06.02

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
Существительное12141719232324262324
Прилагательное5.97.478.49.18.69.49.2119.3
Глагол10282623211919191818
Местоимение-существительное2213109.58.77.67.77.35.75.9
Местоименное прилагательное3.444.65.25.165.45.35.55.6
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.10.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).901.21.11.6.901.31.901.41
Числительное (порядковое).10.10.10.00.10.10.20.10.10.20
Наречие8.16.85.65.44.75.34.55.64.75.5
Предикатив211.21.90.70.90.60.90.70
Предлог5.55.28.79.69.49.69.99.41010
Союз157.36.87.17.48.38.17.78.18.2
Междометие5.31.11.21.51.71.61.71.21.82
Вводное слово.90.50.30.30.10.10.10.10.10.10
Частица7.78.78.36.75.96.46.15.46.76
Причастие.20.701.11.41.81.81.92.12.32.7
Деепричастие.70.30.30.30.60.30.40.40.30.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая144.31
          .    точка86.46
          -    тире27.32
          !    восклицательный знак4.79
          ?    вопросительный знак9.90
          ...    многоточие11.11
          !..    воскл. знак с многоточием0.18
          ?..    вопр. знак с многоточием0.55
          !!!    тройной воскл. знак0.16
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.98
          "    кавычка10.85
          ()    скобки0.34
          :    двоеточие4.15
          ;    точка с запятой0.48




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. Юлия Остапенко
 45
2. Екатерина Звонцова
 37
3. Ольга Онойко
 37
4. Денис Чекалов
 36
5. Галина Романова
 36
6. Константин Бояндин
 36
7. Светлана Синявская
 36
8. Альбина Нури
 36
9. Сергей Давиденко
 36
10. Диана Удовиченко
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх