fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Игра в сумерках
Автор: Мила Нокс
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:503863
Слов в произведении (СВП):77740
Приблизительно страниц:260
Средняя длина слова, знаков:5.05
Средняя длина предложения (СДП), знаков:48.49
СДП авторского текста, знаков:57.96
СДП диалога, знаков:35.03
Доля диалогов в тексте:29.99%
Доля авторского текста в диалогах:5.41%
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:8228
Активный словарный запас (АСЗ):7779
Активный несловарный запас (АНСЗ):449
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1150.13
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2611.21 отсутствует 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:17011 (21.88% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:60729 (78.12% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное19005 (31.29%)
          Прилагательное5153 (8.49%)
          Глагол16380 (26.97%)
          Местоимение-существительное6151 (10.13%)
          Местоименное прилагательное3212 (5.29%)
          Местоимение-предикатив11 (0.02%)
          Числительное (количественное)659 (1.09%)
          Числительное (порядковое)127 (0.21%)
          Наречие3433 (5.65%)
          Предикатив578 (0.95%)
          Предлог6891 (11.35%)
          Союз6571 (10.82%)
          Междометие1229 (2.02%)
          Вводное слово195 (0.32%)
          Частица4429 (7.29%)
          Причастие735 (1.21%)
          Деепричастие183 (0.30%)
Служебных слов:28872 (47.54%)

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
Существительное3412578.68.2.001.2.309.9125335.1.33123.6.83
Прилагательное394.5121.41.00.16.02.94.352.55.1.80.032.31.06
Глагол5317221311.052.1.49101.542214.2.46111.8.63
Местоимение-существительное95.9394.43.05.72.0851.24.64.3.42.4910.36.13
Местоименное прилагательное204.69.62.3.99.02.30.051.3.502.31.8.22.092.9.49.06
Местоимение-предикатив.00.00.11.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.02.00.00
Числительное (колич-ое)3.7.571.3.35.17.02.09.00.24.08.99.77.08.02.52.05.03
Числительное (порядковое)1.2.08.09.03.02.00.02.03.03.00.08.17.00.00.02.02.00
Наречие5.13185.11.1.03.24.052.4.423.53.5.58.024.2.50.14
Предикатив.86.141.9.74.17.00.03.00.31.09.63.63.13.03.71.05.00
Предлог65122.38.511.001.4.38.75.20.13.93.09.00.631.6.06
Союз176.827124.8.021.136.5.917.14.4.88.317.2.58.20
Междометие5.8.931.33.71.5.00.11.031.09.771.13.031.11.03
Вводное слово.30.19.61.61.16.00.02.00.11.05.08.19.06.00.25.02.02
Частица8.63.7284.71.6.001.4.053.803.55.5.42.174.6.58.22
Причастие5.6.75.35.20.30.00.03.02.36.002.1.41.22.00.19.09.00
Деепричастие.46.09.28.22.14.00.02.00.09.00.86.11.06.02.25.00.00

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
Существительное21172227282727283029
Прилагательное4.46.16.26.67.67.5788.37.9
Глагол12352623212022201921
Местоимение-существительное21107.56.85.96.55.24.85.54.8
Местоименное прилагательное2.84.144.54.43.95.14.84.94.7
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.80.90.8011.70.90.80.50
Числительное (порядковое).30.10.20.20.10.10.20.10.20.10
Наречие6.95.64.243.74.34.23.74.23.8
Предикатив1.2.901.70.60.50.60.70.50.80
Предлог6.75.2119.310109.911109.9
Союз125.67.78.29.89.89.89.98.39.4
Междометие3.9.901.31.31.81.71.81.71.21.3
Вводное слово.70.40.30.20.10.20.20.10.20.10
Частица6.27.46.85.85.25.25.45.25.35.6
Причастие.30.60.701.11.11.21.11.31.11.1
Деепричастие.30.10.30.20.40.30.30.30.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая114.43
          .    точка99.42
          -    тире27.46
          !    восклицательный знак14.42
          ?    вопросительный знак11.86
          ...    многоточие8.32
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.08
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.37
          "    кавычка6.74
          ()    скобки0.15
          :    двоеточие6.29
          ;    точка с запятой0.31




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. Мила Нокс
 50
2. Галина Романова
 39
3. Анна Гурова
 38
4. Дмитрий Скирюк
 38
5. Марина и Сергей Дяченко
 38
6. Дмитрий Емец
 37
7. Елена Хаецкая
 37
8. Денис Чекалов
 37
9. Олег Верещагин
 37
10. Дмитрий Колодан
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх