fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Паруса заката
Автор: Джек Коннел
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:116900
Слов в произведении (СВП):17113
Приблизительно страниц:58
Средняя длина слова, знаков:5.11
Средняя длина предложения (СДП), знаков:71.97
СДП авторского текста, знаков:96.17
СДП диалога, знаков:56.04
Доля диалогов в тексте:47.07%
Доля авторского текста в диалогах:12.44%
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:3247
Активный словарный запас (АСЗ):3147
Активный несловарный запас (АНСЗ):100
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1082.79
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2310.98 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:3855 (22.53% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:13258 (77.47% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное3649 (27.52%)
          Прилагательное1445 (10.90%)
          Глагол3278 (24.72%)
          Местоимение-существительное1453 (10.96%)
          Местоименное прилагательное800 (6.03%)
          Местоимение-предикатив3 (0.02%)
          Числительное (количественное)148 (1.12%)
          Числительное (порядковое)13 (0.10%)
          Наречие902 (6.80%)
          Предикатив122 (0.92%)
          Предлог1624 (12.25%)
          Союз1417 (10.69%)
          Междометие305 (2.30%)
          Вводное слово33 (0.25%)
          Частица1043 (7.87%)
          Причастие218 (1.64%)
          Деепричастие73 (0.55%)
Служебных слов:6751 (50.92%)

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
Существительное281340107.8.001.1.079.7.6819306.2.27115.1.75
Прилагательное447.4192.21.00.68.071.8.552.76.21.3.002.21.4.55
Глагол3415221714.141.8.07101.545192.9.279.32.3.62
Местоимение-существительное8.89.4324.43.4.07.82.007.5.6864.9.62.0013.48.27
Местоименное прилагательное226.962.71.2.00.34.002.3.412.12.7.41.003.4.82.07
Местоимение-предикатив.00.00.00.07.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)5.1.681.5.21.48.00.00.00.00.00.55.41.00.00.48.00.00
Числительное (порядковое).62.00.07.00.00.00.00.00.14.00.00.00.00.00.07.00.00
Наречие45.1215.41.6.00.68.002.8.825.43.2.75.005.5.89.34
Предикатив.68.411.6.96.21.00.14.00.48.07.75.48.14.00.27.14.00
Предлог59132.71313.001.2.211.21.001.00.00.551.5.14
Союз11921144.2.00.75.007.1.897.85.6.48.218.4.82.75
Междометие4.51.61.24.31.6.00.07.001.6.001.31.6.14.002.00.00
Вводное слово.21.21.27.55.21.00.00.00.00.00.27.14.07.00.00.00.00
Частица64.8304.61.7.001.1.004.9.414.75.5.96.275.2.55.00
Причастие5.31.6.48.62.34.00.00.00.21.004.8.41.14.00.21.14.07
Деепричастие.55.141.2.21.21.00.00.07.21.001.6.21.07.00.27.00.07

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
Существительное12151821232625232924
Прилагательное7.376.17.87.99.28.2108.97.5
Глагол14262522212121181620
Местоимение-существительное1814119.28.37.56.77.766
Местоименное прилагательное2.44.64.85.954.535.55.34.6
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.10.00.10.10.00
Числительное (колич-ое)111.601.3.80.501.4.40.50
Числительное (порядковое).40.10.00.20.20.00.00.00.20.00
Наречие9.27.25.54.554.94.44.54.44.2
Предикатив2.501.31.2.70.50.50.30.70.40
Предлог6.56.88.29.6109.510111112
Союз127.37.88.78.89.59.679.711
Междометие6.4.90.901.111.32.42.81.52.4
Вводное слово1.2.10.10.20.10.00.10.10.10.10
Частица79.58.66.45.84.76.65.55.35.4
Причастие.20.50.90.801.3.601.22.11.71.5
Деепричастие.50.50.50.80.80.20.40.70.00.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая128.44
          .    точка71.99
          -    тире39.85
          !    восклицательный знак10.17
          ?    вопросительный знак9.12
          ...    многоточие2.86
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.12
          "    кавычка8.53
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие1.29
          ;    точка с запятой0.23




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. Галина Романова
 32
2. Джек Коннел
 32
3. Анна Гурова
 32
4. Юрий Бахорин
 31
5. Алексей Бессонов
 31
6. Александр Больных
 31
7. Иван Сербин
 31
8. Андрей Легостаев
 31
9. Виктор Ночкин
 31
10. Олег Бондарев
 31
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх