fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Зов серебра
Автор: Татьяна Корсакова
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:564618
Слов в произведении (СВП):85457
Приблизительно страниц:289
Средняя длина слова, знаков:5.1
Средняя длина предложения (СДП), знаков:53.02
СДП авторского текста, знаков:70.19
СДП диалога, знаков:42.3
Доля диалогов в тексте:49.25%
Доля авторского текста в диалогах:5.07%
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:8859
Активный словарный запас (АСЗ):8421
Активный несловарный запас (АНСЗ):438
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1083.47
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2483.76 —> 10467-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:21603 (25.28% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:63854 (74.72% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное19415 (30.41%)
          Прилагательное6979 (10.93%)
          Глагол15910 (24.92%)
          Местоимение-существительное7225 (11.31%)
          Местоименное прилагательное4179 (6.54%)
          Местоимение-предикатив9 (0.01%)
          Числительное (количественное)719 (1.13%)
          Числительное (порядковое)321 (0.50%)
          Наречие4352 (6.82%)
          Предикатив747 (1.17%)
          Предлог7548 (11.82%)
          Союз7578 (11.87%)
          Междометие1373 (2.15%)
          Вводное слово353 (0.55%)
          Частица6219 (9.74%)
          Причастие794 (1.24%)
          Деепричастие119 (0.19%)
Служебных слов:34603 (54.19%)

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
Существительное3413501010.031.1.40101.121234.9.63142.2.34
Прилагательное405.7122.31.3.01.29.142.3.363.781.5.0431.14
Глагол331621139.9.011.4.48111.634183.7.54131.6.22
Местоимение-существительное98326.24.03.80.217.1.846.95.9.45.5813.23.07
Местоименное прилагательное217.77.52.33.00.54.142.692.92.28.073.50.03
Местоимение-предикатив.00.00.06.01.00.00.00.00.00.00.00.01.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.3.84.84.45.26.01.12.10.19.21.62.92.12.03.70.10.00
Числительное (порядковое)1.1.211.1.19.07.00.03.01.23.08.10.37.06.01.21.00.00
Наречие57.1155.11.7.01.61.073.1.744.35.65.144.9.68.03
Предикатив.69.292.87.51.00.14.00.34.08.731.18.03.83.04.01
Предлог54132.19.715.001.41.76.15.041.3.06.03.612.3.04
Союз218.918124.3.00.95.407.3.818.85.51.2.4511.96.12
Междометие5.6.961.25.51.1.00.03.17.62.08.581.1.25.03.99.19.03
Вводное слово.83.26.80.63.12.00.03.00.23.10.41.50.10.01.54.01.00
Частица8.75.93352.5.001.3.174.2.875.97.5.85.187.4.41.18
Причастие4.7.94.34.23.10.00.04.01.39.042.50.14.03.32.14.03
Деепричастие.12.06.32.03.03.00.00.00.07.01.55.07.01.00.26.03.00

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
Существительное16192022242625252828
Прилагательное4.36.67.59.199.39.78.79.79.9
Глагол13222322211819181718
Местоимение-существительное18129.28.16.575.96.45.85.5
Местоименное прилагательное2.75.15.35.84.9555.75.85.1
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).701.70.80.70.801.11.2.901
Числительное (порядковое).80.40.30.40.30.50.30.20.20.20
Наречие6.65.95.94.85.25.1544.54.4
Предикатив1.8.80.901.70.701.70.70.80
Предлог7.5698.8109.59.9109.810
Союз1697.37.887.98.28.38.37.6
Междометие3.11.11.31.61.61.51.521.61.8
Вводное слово1.4.50.50.30.30.20.30.10.10.30
Частица8.59.97.86.56.86.96.96.776.1
Причастие.20.40.70.601.11.21.41.51.11.2
Деепричастие.30.20.10.10.10.10.10.20.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая119.44
          .    точка91.70
          -    тире34.18
          !    восклицательный знак12.05
          ?    вопросительный знак11.60
          ...    многоточие6.75
          !..    воскл. знак с многоточием0.04
          ?..    вопр. знак с многоточием0.53
          !!!    тройной воскл. знак0.01
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.28
          "    кавычка2.00
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие2.53
          ;    точка с запятой0.01




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. Татьяна Корсакова
 52
2. Олег Рой
 41
3. Альбина Нури
 40
4. Ирина Шевченко
 39
5. Екатерина Неволина
 39
6. Елизавета Шумская
 38
7. Юлия Остапенко
 38
8. Сергей Ковалёв
 38
9. Борис Акунин
 38
10. Ольга Пашнина
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх