fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Графиня по вызову
Автор: Ольга Куно
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:647085
Слов в произведении (СВП):91379
Приблизительно страниц:321
Средняя длина слова, знаков:5.31
Средняя длина предложения (СДП), знаков:60.74
СДП авторского текста, знаков:71.4
СДП диалога, знаков:52.13
Доля диалогов в тексте:47.57%
Доля авторского текста в диалогах:13.3%
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:8185
Активный словарный запас (АСЗ):7908
Активный несловарный запас (АНСЗ):277
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1139.55
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2523.38 —> 10077-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:22459 (24.58% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:68920 (75.42% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное19989 (29.00%)
          Прилагательное7179 (10.42%)
          Глагол17836 (25.88%)
          Местоимение-существительное8369 (12.14%)
          Местоименное прилагательное4388 (6.37%)
          Местоимение-предикатив9 (0.01%)
          Числительное (количественное)951 (1.38%)
          Числительное (порядковое)198 (0.29%)
          Наречие4806 (6.97%)
          Предикатив824 (1.20%)
          Предлог8411 (12.20%)
          Союз7114 (10.32%)
          Междометие1571 (2.28%)
          Вводное слово352 (0.51%)
          Частица6261 (9.08%)
          Причастие1182 (1.72%)
          Деепричастие202 (0.29%)
Служебных слов:36677 (53.22%)

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
Существительное311237128.011.5.50101.123214.6.64133.8.51
Прилагательное385.5182.11.2.00.54.041.7.3434.81.1.102.51.3.14
Глагол4215241911.041.8.17111.537163.9.27112.6.38
Местоимение-существительное8.39.5394.22.9.031.138.5.897.55.2.52.6813.61.15
Местоименное прилагательное284.77.12.71.1.00.43.14.97.522.31.7.15.093.9.31.06
Местоимение-предикатив.00.00.03.00.00.00.01.00.03.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.211.7.47.33.00.14.00.22.051.4.74.08.04.45.23.01
Числительное (порядковое)1.1.06.40.08.03.00.04.03.04.01.06.23.01.00.11.09.00
Наречие4.18.6166.21.4.03.48.043.2.773.93.4.50.115.51.1.09
Предикатив.82.472.11.48.00.09.01.68.13.69.59.20.04.84.04.03
Предлог51124.61118.001.8.82.68.06.101.6.01.03.892.6.00
Союз116.118134.001.1.197.41.37.26.9.80.669.7.77.29
Междометие5.311.741.4.00.17.001.1.271.001.7.09.051.17.03
Вводное слово.56.32.82.92.13.00.04.01.40.09.32.31.04.01.27.00.00
Частица6.94.4316.62.1.011.7.094.4.894.57.1.41.286.4.75.09
Причастие5.51.91.57.28.00.09.03.65.083.5.45.20.05.43.05.01
Деепричастие.45.09.24.23.03.00.01.00.05.03.75.22.03.03.28.03.00

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
Существительное12172021232426262626
Прилагательное5.97.17.17.68.28.77.78.399.1
Глагол16232423212119181818
Местоимение-существительное161411108.676.87.16.26.5
Местоименное прилагательное2.954.54.65.35.35.655.64.8
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).801.11.111.11.11.211.3.90
Числительное (порядковое).20.30.20.30.20.20.20.20.20.20
Наречие7.26.55.35.354.74.84.55.14.7
Предикатив1.81.80.90.80.80.70.70.60.70
Предлог8.16.48.19.89.51010111010
Союз147.976.47.17.47.97.47.77.3
Междометие5.6.8011.31.71.61.31.71.71.4
Вводное слово1.60.40.30.30.20.40.30.20.20
Частица7.398.676.66.35.96.56.37.5
Причастие.40.80.901.21.41.61.71.81.61.4
Деепричастие.60.20.20.20.20.20.20.30.10.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая121.98
          .    точка97.07
          -    тире37.88
          !    восклицательный знак4.77
          ?    вопросительный знак13.26
          ...    многоточие2.19
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.04
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.40
          "    кавычка3.75
          ()    скобки0.44
          :    двоеточие3.36
          ;    точка с запятой0.73




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 Куно
 62
2. Александр Дихнов
 44
3. Дарья Кузнецова
 41
4. Олег Авраменко
 40
5. Игорь Шенгальц
 40
6. Дмитрий Воронин
 40
7. Макс Мах
 40
8. Елена Малиновская
 40
9. Ирина Матлак
 39
10. Андрей Смирнов
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх