fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Академия надежды
Автор: Ольга Олие
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:404492
Слов в произведении (СВП):56422
Приблизительно страниц:196
Средняя длина слова, знаков:5.25
Средняя длина предложения (СДП), знаков:59.75
СДП авторского текста, знаков:69.55
СДП диалога, знаков:53.34
Доля диалогов в тексте:54.03%
Доля авторского текста в диалогах:14.66%
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:7100
Активный словарный запас (АСЗ):6793
Активный несловарный запас (АНСЗ):307
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1164.78
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2582.49 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:13610 (24.12% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:42812 (75.88% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное11923 (27.85%)
          Прилагательное3604 (8.42%)
          Глагол12377 (28.91%)
          Местоимение-существительное5444 (12.72%)
          Местоименное прилагательное2279 (5.32%)
          Местоимение-предикатив12 (0.03%)
          Числительное (количественное)564 (1.32%)
          Числительное (порядковое)135 (0.32%)
          Наречие2598 (6.07%)
          Предикатив476 (1.11%)
          Предлог5168 (12.07%)
          Союз4460 (10.42%)
          Междометие1053 (2.46%)
          Вводное слово146 (0.34%)
          Частица4228 (9.88%)
          Причастие603 (1.41%)
          Деепричастие148 (0.35%)
Служебных слов:22938 (53.58%)

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
Существительное309.849126.001.2.278.51.422214.7.38153.1.48
Прилагательное292.7152.71.1.00.44.081.7.483.14.31.1.062.6.94.21
Глагол461531169.9.102.2.299.81.337175.1.23132.2.56
Местоимение-существительное8.79376.43.9.041.5.177.6.968.26.3.69.5416.54.15
Местоименное прилагательное194.173.1.79.00.50.021.1.382.42.1.19.083.4.38.06
Местоимение-предикатив.00.00.13.00.00.00.00.00.04.00.00.04.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.7.631.8.35.38.02.17.00.13.061.2.65.10.02.56.19.02
Числительное (порядковое)1.5.15.42.15.00.00.02.00.00.02.08.31.00.00.06.02.00
Наречие3.43.8176.42.00.50.081.8.653.64.3.67.134.5.67.08
Предикатив.69.422.51.42.00.06.00.44.08.58.56.19.10.88.06.00
Предлог559.741513.001.71.2.75.10.151.3.04.00.541.7.10
Союз145.521143.2.02.92.216.41.37.55.31.279.2.79.06
Междометие4.61.21.95.31.4.00.21.021.3.101.31.9.21.061.1.23.02
Вводное слово.42.23.83.42.06.00.02.00.19.08.15.13.04.04.23.00.04
Частица7.73.84171.6.041.2.043.1.944.96.3.90.237.2.92.31
Причастие4.9.58.69.58.21.00.04.00.33.152.3.60.27.00.31.04.00
Деепричастие.33.04.29.44.15.00.00.00.10.04.88.17.06.00.35.04.00

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
Существительное12172021232425242624
Прилагательное5.96.56.96.36.56.16.86.26.66.6
Глагол16242526242223232123
Местоимение-существительное1613129.398.27.87.76.77.6
Местоименное прилагательное2.54.444.33.84.64.43.84.14.7
Местоимение-предикатив.00.00.00.10.00.00.10.00.00.00
Числительное (колич-ое).801.111.51.11.1.80.901.31.1
Числительное (порядковое).30.30.30.10.30.20.20.20.50.10
Наречие7.57.14.44.13.943.93.444.3
Предикатив1.4.901.1.80.70.601.60.90.80
Предлог8.46.98.6109.7118.7111011
Союз147.96.76.57.17.37.77.37.86.8
Междометие4.81.41.31.41.62.11.921.81.3
Вводное слово.60.30.40.20.10.20.10.20.20.20
Частица8.397.56.87.77.87.57.97.16.9
Причастие.40.70.9011.21.31.411.71.6
Деепричастие.70.10.20.30.10.10.20.30.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая144.38
          .    точка93.33
          -    тире36.81
          !    восклицательный знак2.61
          ?    вопросительный знак19.19
          ...    многоточие2.53
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.05
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.09
          "    кавычка1.99
          ()    скобки0.02
          :    двоеточие4.40
          ;    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. Ольга Олие
 55
2. Сергей Садов
 39
3. Галина Долгова
 39
4. Катерина Полянская
 39
5. Наталья Жильцова
 39
6. Наталья Косухина
 38
7. Мария Боталова
 38
8. Любовь Черникова
 38
9. Алекс Кош
 38
10. Ольга Пашнина
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх