fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Беглянка
Автор: Ольга Пашнина
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:387171
Слов в произведении (СВП):58994
Приблизительно страниц:198
Средняя длина слова, знаков:5.07
Средняя длина предложения (СДП), знаков:49.62
СДП авторского текста, знаков:58.84
СДП диалога, знаков:38.22
Доля диалогов в тексте:34.54%
Доля авторского текста в диалогах:8.57%
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:6554
Активный словарный запас (АСЗ):6380
Активный несловарный запас (АНСЗ):174
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1118.93
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2459.92 —> 10645-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:14003 (23.74% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:44991 (76.26% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное12885 (28.64%)
          Прилагательное4264 (9.48%)
          Глагол12692 (28.21%)
          Местоимение-существительное5978 (13.29%)
          Местоименное прилагательное2218 (4.93%)
          Местоимение-предикатив3 (0.01%)
          Числительное (количественное)541 (1.20%)
          Числительное (порядковое)80 (0.18%)
          Наречие2880 (6.40%)
          Предикатив537 (1.19%)
          Предлог5133 (11.41%)
          Союз4767 (10.60%)
          Междометие1088 (2.42%)
          Вводное слово183 (0.41%)
          Частица3825 (8.50%)
          Причастие563 (1.25%)
          Деепричастие86 (0.19%)
Служебных слов:23281 (51.75%)

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
Существительное291045126.8.001.1.269.41.423254.9.42132.8.14
Прилагательное365.4132.11.02.18.001.5.423.85.41.2.022.71.08
Глагол481827189.9.042.7.28111.535204.1.38132.1.30
Местоимение-существительное8.68505.92.8.001.2.047.51.16.74.9.59.6116.69.22
Местоименное прилагательное223.85.52.5.81.00.20.041.5.5321.9.10.041.9.28.08
Местоимение-предикатив.02.00.04.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.9.771.6.49.34.00.22.04.18.04.61.69.12.02.57.20.00
Числительное (порядковое).75.04.20.06.02.00.02.00.00.04.04.10.00.00.00.02.00
Наречие4.45.5177.1.63.00.49.063.513.83.3.65.084.4.81.06
Предикатив.65.712.3.75.10.00.08.02.57.16.42.71.14.00.85.08.00
Предлог54124.39.713.001.6.51.97.14.101.1.08.021.11.3.04
Союз146.621162.9.001.2.087.11.17.75.1.73.737.8.83.04
Междометие6.51.31.84.81.2.00.10.041.2.161.21.1.18.081.4.10.06
Вводное слово.38.26.93.59.14.00.04.00.18.02.20.30.08.00.24.00.02
Частица7.83.9375.11.4.00.95.023.314.14.8.73.184.4.71.14
Причастие4.3.89.59.32.22.00.04.00.38.082.2.53.14.02.26.12.02
Деепричастие.22.02.20.08.06.00.00.00.10.00.51.08.02.00.34.00.02

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
Существительное13182022242525262725
Прилагательное5.26.66.27.28.18.18.27.78.39
Глагол14292725222122202021
Местоимение-существительное2312119.37.97.96.87.86.77.5
Местоименное прилагательное2.23.23.444.644.84.83.74.3
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).501.901.21.11.11.1.70.801
Числительное (порядковое).10.20.10.10.20.10.10.20.10.30
Наречие6.36.754.54.24.44.74.35.14.8
Предикатив1.711.70.80.80.80.70.80.80
Предлог7.66.299.49.79.69.69.79.88.7
Союз136.76.87.68.38.28.38.18.17.6
Междометие5.211.31.41.41.81.91.71.41.9
Вводное слово.70.60.30.20.30.10.20.10.20.30
Частица6.38.27.56.76.66.65.96.265.9
Причастие.30.70.90.90.901.21.1.901.91.7
Деепричастие.30.10.20.20.10.10.10.00.20.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая118.88
          .    точка111.40
          -    тире20.76
          !    восклицательный знак4.59
          ?    вопросительный знак12.43
          ...    многоточие4.24
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.07
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.39
          "    кавычка3.68
          ()    скобки0.05
          :    двоеточие1.47
          ;    точка с запятой0.00




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 Пашнина
 53
2. Анна Одувалова
 42
3. Катерина Полянская
 41
4. Альбина Нури
 40
5. Александра Лисина
 39
6. Олег Рой
 39
7. Лана Ежова
 39
8. Елена Жаринова
 39
9. Ника Ёрш
 39
10. Артём Тихомиров
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх