fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Дагор
Автор: Мария Галина
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:123270
Слов в произведении (СВП):17151
Приблизительно страниц:57
Средняя длина слова, знаков:5.03
Средняя длина предложения (СДП), знаков:48.27
СДП авторского текста, знаков:67.87
СДП диалога, знаков:38.89
Доля диалогов в тексте:54.65%
Доля авторского текста в диалогах:15.85%
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:3334
Активный словарный запас (АСЗ):3264
Активный несловарный запас (АНСЗ):70
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1082.58
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2402.90 —> 11016-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:3900 (22.74% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:13251 (77.26% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное4125 (31.13%)
          Прилагательное1403 (10.59%)
          Глагол3177 (23.98%)
          Местоимение-существительное1971 (14.87%)
          Местоименное прилагательное743 (5.61%)
          Местоимение-предикатив3 (0.02%)
          Числительное (количественное)105 (0.79%)
          Числительное (порядковое)8 (0.06%)
          Наречие803 (6.06%)
          Предикатив248 (1.87%)
          Предлог1410 (10.64%)
          Союз1224 (9.24%)
          Междометие262 (1.98%)
          Вводное слово34 (0.26%)
          Частица895 (6.75%)
          Причастие249 (1.88%)
          Деепричастие34 (0.26%)
Служебных слов:6576 (49.63%)

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
Существительное411644127.4.001.1.008.51.923233.9.297.76.1.86
Прилагательное519.11321.3.00.00.001.2.433.33.8.86.071.41.6.07
Глагол4115192115.001.4.299.91.836123.4.297.62.43
Местоимение-существительное1211507.63.5.071.1.078.82.46.66.7.43.36151.5.21
Местоименное прилагательное215.37.73.4.64.07.21.002.2.932.71.6.50.212.2.43.07
Местоимение-предикатив.00.00.21.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)21.1.93.29.14.07.07.00.07.14.72.50.07.00.79.07.00
Числительное (порядковое).36.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.07.00.00.07.00.00
Наречие54.6155.91.3.00.50.003.21.13.82.9.43.073.7.79.00
Предикатив1.9.503.11.6.36.00.14.00.50.79.791.4.00.00.72.00.00
Предлог53113.31412.00.29.14.43.00.21.93.00.001.12.6.07
Союз137.418142.7.00.64.006.3.934.44.4.64.146.61.2.29
Междометие51.4.796.5.50.00.00.00.79.21.721.1.14.00.72.29.00
Вводное слово.07.29.57.36.07.00.00.00.14.07.29.21.07.00.14.07.00
Частица7.33.7247.51.5.00.57.002.7.932.95.3.36.294.4.29.14
Причастие8.21.6.72.36.21.00.00.00.43.003.5.43.36.00.36.21.00
Деепричастие.00.07.50.00.07.00.00.00.14.07.93.36.07.00.14.00.00

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
Существительное18192325282826322631
Прилагательное67.87.36.57.18.58.5119.810
Глагол9272722201918171918
Местоимение-существительное24151111109.37.57.67.88.3
Местоименное прилагательное3.64.15.24.14.34.44.94.95.34
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.20
Числительное (колич-ое).70.60.60.80.50.90.60.60.60.90
Числительное (порядковое).00.00.10.10.00.00.00.00.00.20
Наречие6.55.64.85.24.54.34.24.63.33.3
Предикатив3.32.21.11.21.2.80.90.80.501.6
Предлог5.55.17.5119.29127.11112
Союз125.34.65.56.17.9106.87.85.6
Междометие4.1.60.901.61.21.111.12.50
Вводное слово.30.20.20.20.10.20.20.40.20.20
Частица6.26.865.55.14.64.23.64.82.7
Причастие.301.21.111.81.721.62.32.2
Деепричастие.10.20.20.20.30.30.20.30.30.00

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая164.95
          .    точка103.73
          -    тире55.68
          !    восклицательный знак9.85
          ?    вопросительный знак20.35
          ...    многоточие21.92
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.00
          "    кавычка0.82
          ()    скобки0.06
          :    двоеточие1.46
          ;    точка с запятой1.63




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. Мария Галина
 32
2. Марина и Сергей Дяченко
 29
3. Сергей Лукьяненко
 29
4. Наталья Колесова
 29
5. Елена Хаецкая
 29
6. Анна Гурова
 29
7. Алексей Олейников
 28
8. Диана Удовиченко
 28
9. Марианна Алфёрова
 28
10. Михаил Кликин
 28
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх