fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Секира Перуна
Автор: Екатерина Неволина
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:328837
Слов в произведении (СВП):46949
Приблизительно страниц:162
Средняя длина слова, знаков:5.21
Средняя длина предложения (СДП), знаков:57.85
СДП авторского текста, знаков:74.27
СДП диалога, знаков:46.2
Доля диалогов в тексте:46.89%
Доля авторского текста в диалогах:12.37%
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:7013
Активный словарный запас (АСЗ):6765
Активный несловарный запас (АНСЗ):248
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1175.58
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2689.26 —> 8073-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:11461 (24.41% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:35488 (75.59% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное10484 (29.54%)
          Прилагательное4068 (11.46%)
          Глагол9049 (25.50%)
          Местоимение-существительное3796 (10.70%)
          Местоименное прилагательное1948 (5.49%)
          Местоимение-предикатив9 (0.03%)
          Числительное (количественное)377 (1.06%)
          Числительное (порядковое)58 (0.16%)
          Наречие2342 (6.60%)
          Предикатив426 (1.20%)
          Предлог4093 (11.53%)
          Союз4093 (11.53%)
          Междометие732 (2.06%)
          Вводное слово188 (0.53%)
          Частица3306 (9.32%)
          Причастие632 (1.78%)
          Деепричастие144 (0.41%)
Служебных слов:18309 (51.59%)

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
Существительное3415467.56.7.051.1.30101.120284.5.38134.1.71
Прилагательное439.3151.81.5.00.25.002.3.564.17.2.86.053.21.9.30
Глагол3717211611.081.5.238.11.835203.7.53122.9.45
Местоимение-существительное109.1275.22.9.00.86.087.1.887.15.71.8311.43.15
Местоименное прилагательное216.36.21.81.00.23.001.2.352.61.8.30.102.7.53.10
Местоимение-предикатив.03.00.05.05.00.00.00.00.00.00.00.03.03.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)2.9.731.3.10.20.03.13.05.28.081.6.61.10.00.48.05.00
Числительное (порядковое).83.08.15.00.00.00.00.00.00.00.00.03.05.00.05.08.00
Наречие4.76.4183.71.4.00.56.003.3.584.13.6.68.085.1.88.15
Предикатив.81.482.31.18.00.08.00.71.25.53.86.15.03.88.10.03
Предлог55122.11313.001.4.45.43.13.101.2.08.0011.9.08
Союз167.922124.1.05.81.058.31.18.54.61.2.78111.2.30
Междометие611.14.1.93.00.08.03.88.20.561.1.18.101.18.00
Вводное слово.53.351.76.23.00.00.00.28.08.25.71.05.03.25.00.03
Частица7.45.5326.41.8.001.2.004.21.24.57.6.73.386.4.78.40
Причастие61.7.51.28.53.00.10.03.61.033.1.88.25.05.40.23.03
Деепричастие.30.13.56.25.18.00.05.00.10.031.2.18.10.00.33.00.00

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
Существительное14172021242527252528
Прилагательное5.77.67.57.78.9108.410119.6
Глагол17252322201918192018
Местоимение-существительное17129.48.67.16.666.35.35.4
Местоименное прилагательное2.83.63.94.84.74.54.64.34.74.3
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).701.80.70.80.8011.1.70.60
Числительное (порядковое).10.10.00.20.10.20.10.20.10.20
Наречие6.86.35.255.14.74.84.84.45
Предикатив1.7111.901.1.80.50.60.50
Предлог6.36.28.19.9108.9119.81110
Союз137.88.68.48.89.18.49.38.48.1
Междометие3.51.31.31.5.901.51.71.61.21.1
Вводное слово1.70.30.40.30.20.30.10.40.40
Частица109.28.66.96.56.25.75.76.15.4
Причастие.30.7011.31.21.22.11.71.21.9
Деепричастие.50.30.50.40.30.20.20.20.50.40

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая137.17
          .    точка86.71
          -    тире45.58
          !    восклицательный знак13.01
          ?    вопросительный знак9.29
          ...    многоточие11.10
          !..    воскл. знак с многоточием0.87
          ?..    вопр. знак с многоточием1.73
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.75
          "    кавычка5.37
          ()    скобки0.09
          :    двоеточие2.75
          ;    точка с запятой0.11




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. Екатерина Неволина
 54
2. Олег Рой
 41
3. Анна Гурова
 41
4. Михаил Тырин
 39
5. Владислав Выставной
 39
6. Наталья Колесова
 39
7. Галина Романова
 39
8. Наталья Щерба
 39
9. Иван Сербин
 39
10. Диана Удовиченко
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх