fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Замок из кошмаров
Автор: Анна Велес
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:390701
Слов в произведении (СВП):54773
Приблизительно страниц:182
Средняя длина слова, знаков:5.01
Средняя длина предложения (СДП), знаков:42.77
СДП авторского текста, знаков:55.16
СДП диалога, знаков:39.13
Доля диалогов в тексте:70.83%
Доля авторского текста в диалогах:13.02%
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:6882
Активный словарный запас (АСЗ):6615
Активный несловарный запас (АНСЗ):267
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1090.25
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2480.84 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:14899 (27.20% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:39874 (72.80% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное12657 (31.74%)
          Прилагательное4363 (10.94%)
          Глагол9513 (23.86%)
          Местоимение-существительное5499 (13.79%)
          Местоименное прилагательное2699 (6.77%)
          Местоимение-предикатив5 (0.01%)
          Числительное (количественное)651 (1.63%)
          Числительное (порядковое)148 (0.37%)
          Наречие3141 (7.88%)
          Предикатив428 (1.07%)
          Предлог4703 (11.79%)
          Союз4577 (11.48%)
          Междометие1094 (2.74%)
          Вводное слово247 (0.62%)
          Частица3789 (9.50%)
          Причастие438 (1.10%)
          Деепричастие98 (0.25%)
Служебных слов:22711 (56.96%)

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
Существительное351544118.5.002.1.40111.325194.4.45122.8.38
Прилагательное386.2152.31.6.00.40.072.1.423.651.1.042.6.71.09
Глагол371217139.9.041.9.319.9.9630133.6.189.51.7.18
Местоимение-существительное1110349.85.5.00.96.16101.18.95.2.85.9614.40.04
Местоименное прилагательное267.56.92.62.1.00.80.292.382.11.6.33.043.2.62.02
Местоимение-предикатив.02.00.00.00.00.00.00.00.00.00.02.00.00.00.02.00.00
Числительное (колич-ое)4.611.8.42.45.001.38.54.091.1.42.16.04.45.11.02
Числительное (порядковое)1.8.11.25.04.00.00.11.00.04.00.07.36.00.00.09.00.00
Наречие5.67.3186.81.9.00.69.004.314.63.61.185.81.1.07
Предикатив.42.361.5.71.36.00.04.00.38.09.69.56.11.04.51.04.02
Предлог53112.91315.002.51.80.09.04.98.09.00.60.85.07
Союз156.816175.02.89.228.7.9876.41.2.809.7.47.16
Междометие6.8.9116.81.9.00.11.041.5.09.761.1.04.021.2.11.00
Вводное слово.47.36.851.1.16.00.11.00.22.11.40.49.22.00.45.02.02
Частица84.8287.72.7.001.6.094.6.785.47.51.1.366.6.36.13
Причастие4.1.51.38.22.29.00.07.02.25.041.6.33.04.00.31.02.00
Деепричастие.29.07.11.20.07.00.00.00.07.00.60.13.04.00.45.00.00

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
Существительное18172124252826282931
Прилагательное6.17.588.48.57.89.48.68.79.6
Глагол10212121191819171617
Местоимение-существительное1514111087.777.27.26.5
Местоименное прилагательное2.355.25.15.85.466.365.5
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).701.21.31.21.61.21.21.61.31.2
Числительное (порядковое).20.30.30.30.20.30.50.40.20.30
Наречие6.68.16.25.655.24.23.94.74.8
Предикатив1.4.70.701.70.80.50.60.30.60
Предлог6.46.59.19.39.79.89.99.69.99.7
Союз187.66.36.27.15.876.46.35.7
Междометие5.11.31.51.41.41.71.71.91.51
Вводное слово1.2.70.30.30.30.20.20.30.30.10
Частица8.58.47.35.76.76.16.26.46.85.8
Причастие.10.50.60.8011.211.21.41.5
Деепричастие.50.10.10.10.20.10.20.10.20.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая104.21
          .    точка130.16
          -    тире68.14
          !    восклицательный знак8.80
          ?    вопросительный знак17.62
          ...    многоточие12.03
          !..    воскл. знак с многоточием0.09
          ?..    вопр. знак с многоточием0.35
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.15
          "    кавычка6.02
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие1.02
          ;    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. Анна Велес
 49
2. Олег Рой
 38
3. Елизавета Шумская
 38
4. Андрей Васильев
 38
5. Александр Рудазов
 38
6. Алексей Евтушенко
 37
7. Олег Дивов
 37
8. Сергей Ковалёв
 37
9. Ольга Пашнина
 37
10. Андрей Уланов
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх