fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Дикая охота
Автор: Уна Харт
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:592400
Слов в произведении (СВП):90026
Приблизительно страниц:308
Средняя длина слова, знаков:5.16
Средняя длина предложения (СДП), знаков:66.85
СДП авторского текста, знаков:76.71
СДП диалога, знаков:46.72
Доля диалогов в тексте:23.04%
Доля авторского текста в диалогах:10.29%
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:9632
Активный словарный запас (АСЗ):9305
Активный несловарный запас (АНСЗ):327
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1205.94
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2756.57 —> 7093-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:21751 (24.16% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:68275 (75.84% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное20528 (30.07%)
          Прилагательное6814 (9.98%)
          Глагол18371 (26.91%)
          Местоимение-существительное7432 (10.89%)
          Местоименное прилагательное4041 (5.92%)
          Местоимение-предикатив7 (0.01%)
          Числительное (количественное)915 (1.34%)
          Числительное (порядковое)126 (0.18%)
          Наречие4312 (6.32%)
          Предикатив692 (1.01%)
          Предлог8280 (12.13%)
          Союз6860 (10.05%)
          Междометие1729 (2.53%)
          Вводное слово244 (0.36%)
          Частица6387 (9.35%)
          Причастие864 (1.27%)
          Деепричастие183 (0.27%)
Служебных слов:35163 (51.50%)

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
Существительное2913479.77.9.011.3.23101.127296.4.50162.8.67
Прилагательное385.6141.71.2.00.28.011.31.13.66.7.95.083.91.15
Глагол4317251612.012.3.24101.237204.2.48142.2.37
Местоимение-существительное8.66.53742.7.01.84.057.2.635.94.2.54.3913.36.15
Местоименное прилагательное224.88.82.61.00.48.141.5.662.51.7.24.083.2.26.01
Местоимение-предикатив.01.00.05.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)5.2.751.1.22.39.03.18.01.21.06.811.15.00.85.09.00
Числительное (порядковое).64.08.10.09.03.00.01.01.03.04.06.15.05.01.09.04.00
Наречие4.34176.41.4.01.51.012.7.633.63.5.64.144.8.62.09
Предикатив.64.242.5.46.27.00.06.00.46.06.50.69.23.03.82.01.00
Предлог56132.61014.001.9.55.64.18.081.1.08.01.551.7.13
Союз147.521113.6.001.1.105.6.725.83.5.98.198.63.15
Междометие6.71.21.64.61.4.00.14.001.2.181.21.1.21.061.1.10.04
Вводное слово.32.19.48.54.15.00.00.01.15.10.19.31.06.01.26.04.00
Частица8.75.3356.51.9.001.3.063.2.714.35.69.216.5.77.12
Причастие5.5.90.41.06.13.00.04.00.32.011.9.54.08.00.37.04.00
Деепричастие.28.08.35.18.03.00.01.00.09.03.63.12.04.00.33.00.01

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
Существительное18182022242425252426
Прилагательное6.16.86.47.48.37.98.388.98.4
Глагол11292724222219202021
Местоимение-существительное20119.48.47.36.76.95.86.26.1
Местоименное прилагательное3.74.84.34.64.34.54.954.94.5
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)11.1.90.901.1111.11.31.1
Числительное (порядковое).20.30.20.10.10.20.10.10.20.00
Наречие8.364.94.84.54.54.34.84.74.3
Предикатив1.3.90.90.80.90.90.60.50.70.80
Предлог9.15.599.59.69.71010109.1
Союз8.15.87.47.87.78.78.78.48.28.3
Междометие6.11.21.21.51.52.21.92.21.71.9
Вводное слово.90.50.40.10.20.20.10.10.10.10
Частица6.38.47.66.87.877.67.47.26.9
Причастие.30.40.70111.21.21.111.4
Деепричастие.40.10.20.30.20.20.10.30.10.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая114.80
          .    точка79.40
          -    тире17.79
          !    восклицательный знак5.00
          ?    вопросительный знак9.04
          ...    многоточие4.43
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.02
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.36
          "    кавычка6.25
          ()    скобки0.21
          :    двоеточие5.90
          ;    точка с запятой0.04




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. Уна Харт
 64
2. Альбина Нури
 42
3. Олег Рой
 42
4. Ольга Миклашевская
 41
5. Аня Сокол
 41
6. Марина Дробкова
 41
7. Рута Шейл
 41
8. Анна Чарова
 41
9. Денис Чекалов
 41
10. Галина Романова
 41
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх