fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Один день тьмы
Автор: Екатерина Неволина
Дата проведения анализа: 22 сентября 2024 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:377047
Слов в произведении (СВП):56486
Приблизительно страниц:191
Средняя длина слова, знаков:5.11
Средняя длина предложения (СДП), знаков:61.43
СДП авторского текста, знаков:68.63
СДП диалога, знаков:46.49
Доля диалогов в тексте:24.67%
Доля авторского текста в диалогах:16.7%
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:7419
Активный словарный запас (АСЗ):7275
Активный несловарный запас (АНСЗ):144
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1174.69
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2687.71 —> 8182-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:14058 (24.89% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:42428 (75.11% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное12606 (29.71%)
          Прилагательное5374 (12.67%)
          Глагол10471 (24.68%)
          Местоимение-существительное5717 (13.47%)
          Местоименное прилагательное2514 (5.93%)
          Местоимение-предикатив4 (0.01%)
          Числительное (количественное)490 (1.15%)
          Числительное (порядковое)64 (0.15%)
          Наречие2786 (6.57%)
          Предикатив538 (1.27%)
          Предлог5181 (12.21%)
          Союз4495 (10.59%)
          Междометие802 (1.89%)
          Вводное слово153 (0.36%)
          Частица3744 (8.82%)
          Причастие972 (2.29%)
          Деепричастие156 (0.37%)
Служебных слов:22766 (53.66%)

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
Существительное3216409.66.8.001.1211121284.2.56115.9.66
Прилагательное4811151.91.1.02.24.102.6.504.57.74.043.42.2.34
Глагол3617201812.001.8.148.21.237173.2.309.42.6.38
Местоимение-существительное9.69.6405.13.1.021.1.028.61.17.26.1.62.5413.76.20
Местоименное прилагательное2074.62.51.3.00.26.141.3.442.12.1.32.024.5.70.06
Местоимение-предикатив.00.00.06.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)2.61.2.92.20.12.02.18.00.24.221.6.66.06.00.70.12.02
Числительное (порядковое).58.14.12.02.04.00.00.04.00.04.06.14.00.00.02.00.00
Наречие3.56165.6.78.02.62.022.9.723.43.3.36.086.31.16
Предикатив.64.462.61.5.28.00.06.02.38.22.56.66.06.02.98.08.00
Предлог49143.21414.001.6.42.80.36.521.3.02.00.662.5.02
Союз148.420133.1.00.88.046.3.806.83.9.88.248.51.6.28
Междометие5.21.984.11.00.08.021.10.42.90.10.02.60.12.02
Вводное слово.30.22.56.54.22.00.10.02.18.04.14.18.06.00.34.02.00
Частица76.62961.6.00.96.044.704.36.58.185.81.1.14
Причастие7.42.5.68.62.46.00.02.00.52.104.4.66.36.04.24.22.06
Деепричастие.20.10.38.18.06.00.02.00.16.141.14.10.00.46.02.02

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
Существительное14161921232526252526
Прилагательное5.39.27.998.91110111010
Глагол12262523201717161718
Местоимение-существительное2613109.58.57.67.87.17.46.9
Местоименное прилагательное3.64.33.94.54.74.64.94.84.44.9
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).701.80.9011.11.2.70.90.90
Числительное (порядковое).10.10.10.10.10.10.10.20.20.10
Наречие6.36.15.24.94.54.64.54.24.94.1
Предикатив2.6.9011.90.90.50.80.60.80
Предлог6.869.29.69.99.98.9111010
Союз9.96.16.87.38.88.48.68.99.17.9
Междометие3.7.701.901.21.51.31.31.91.1
Вводное слово.90.20.20.10.30.20.10.10.10.30
Частица7.198.46.46.16.66.26.45.55.7
Причастие.40.801.31.61.71.62.42.32.12.7
Деепричастие.60.30.30.20.20.20.40.30.30.00

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая122.45
          .    точка85.37
          -    тире24.06
          !    восклицательный знак9.79
          ?    вопросительный знак6.78
          ...    многоточие7.01
          !..    воскл. знак с многоточием0.09
          ?..    вопр. знак с многоточием0.67
          !!!    тройной воскл. знак0.02
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.89
          "    кавычка6.23
          ()    скобки0.18
          :    двоеточие2.67
          ;    точка с запятой0.02




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. Екатерина Неволина
 48
2. Олег Рой
 40
3. Елена Жаринова
 40
4. Анна Кувайкова
 40
5. Диана Удовиченко
 40
6. Галина Романова
 40
7. Константин Бояндин
 39
8. Андрей Егоров
 39
9. Денис Чекалов
 39
10. Марьяна Сурикова
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх