fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Тень скарабея
Автор: Анна Одувалова
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:464247
Слов в произведении (СВП):66282
Приблизительно страниц:233
Средняя длина слова, знаков:5.32
Средняя длина предложения (СДП), знаков:62.86
СДП авторского текста, знаков:88.45
СДП диалога, знаков:51.19
Доля диалогов в тексте:56.03%
Доля авторского текста в диалогах:9.49%
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:7437
Активный словарный запас (АСЗ):7275
Активный несловарный запас (АНСЗ):162
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1141.40
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2551.37 —> 9772-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:15179 (22.90% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:51103 (77.10% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное15034 (29.42%)
          Прилагательное5819 (11.39%)
          Глагол13061 (25.56%)
          Местоимение-существительное5395 (10.56%)
          Местоименное прилагательное2636 (5.16%)
          Местоимение-предикатив4 (0.01%)
          Числительное (количественное)558 (1.09%)
          Числительное (порядковое)100 (0.20%)
          Наречие3237 (6.33%)
          Предикатив595 (1.16%)
          Предлог5925 (11.59%)
          Союз5415 (10.60%)
          Междометие1135 (2.22%)
          Вводное слово172 (0.34%)
          Частица4267 (8.35%)
          Причастие974 (1.91%)
          Деепричастие128 (0.25%)
Служебных слов:25077 (49.07%)

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
Существительное3513467.86.2.001.1.219.5.8924305.3.21114.6.46
Прилагательное447.4172.21.1.00.43.021.7.363.87.41.2.042.22.2.16
Глагол3818261610.051.7.18111.637204.7.25112.6.41
Местоимение-существительное7.98.8315.12.3.00.62.117.2.925.54.1.59.6914.69.12
Местоименное прилагательное215.16.21.81.2.00.20.041.2.4821.3.23.073.43.07
Местоимение-предикатив.00.00.00.02.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)31.41.2.32.44.00.05.00.34.001.2.69.07.00.23.09.02
Числительное (порядковое).96.12.11.05.02.00.02.00.00.00.02.28.00.00.04.04.02
Наречие3.87165.21.02.71.052.5.823.74.66.074.91.11
Предикатив.89.6621.37.00.11.00.69.09.71.59.09.02.62.09.00
Предлог55141.91014.001.7.761.1.16.051.5.04.02.802.3.02
Союз141023112.9.00.78.126.21.57.13.5.80.488.51.4.18
Междометие6.21.21.33.61.2.00.07.001.1.111.001.4.11.111.3.16.00
Вводное слово.37.14.34.55.12.00.02.02.14.07.20.39.05.00.34.02.00
Частица6.34.5335.31.9.001.4.073.4.984.25.3.66.325.2.64.07
Причастие8.11.3.60.28.32.00.04.02.50.073.4.80.21.02.25.16.02
Деепричастие.32.00.30.11.05.00.02.00.04.00.68.16.04.00.43.00.00

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
Существительное16191822232426252726
Прилагательное6.78.58.38.89.79.29.49.39.49.6
Глагол14242623232020181920
Местоимение-существительное20128.88.26.96.26.26.25.75.4
Местоименное прилагательное2.64.14.34.24.44.54.14.73.54.5
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).601.701.11.801.1.801.11.2
Числительное (порядковое).10.30.10.10.10.20.10.10.30.10
Наречие7.36.64.7554.54.54.64.64.2
Предикатив21.11.1.70.90.80.80.50.60.70
Предлог7.35.57.89.69.2109.8111010
Союз9.76.88.38.17.798.98.49.28.2
Междометие4.1.9011.21.51.72.11.91.61.8
Вводное слово.60.50.40.20.20.20.20.20.10.10
Частица7.99.48.56.56.265.56.35.35.5
Причастие.60.901.31.31.31.61.42.21.82.1
Деепричастие.40.10.10.20.10.20.10.20.20.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая119.44
          .    точка85.56
          -    тире30.64
          !    восклицательный знак6.89
          ?    вопросительный знак13.05
          ...    многоточие3.00
          !..    воскл. знак с многоточием0.05
          ?..    вопр. знак с многоточием0.06
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.14
          "    кавычка2.04
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие3.86
          ;    точка с запятой0.18




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. Анна Одувалова
 48
2. Ольга Пашнина
 40
3. Катерина Полянская
 40
4. Анна Кувайкова
 39
5. Олег Рой
 39
6. Марьяна Сурикова
 38
7. Валерия Чернованова
 38
8. Елизавета Шумская
 38
9. Ольга Болдырева
 38
10. Наталья Косухина
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх