fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Лаура
Автор: Виктор Ночкин
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:251044
Слов в произведении (СВП):36581
Приблизительно страниц:125
Средняя длина слова, знаков:5.17
Средняя длина предложения (СДП), знаков:74.66
СДП авторского текста, знаков:95.78
СДП диалога, знаков:58.9
Доля диалогов в тексте:45.24%
Доля авторского текста в диалогах:9.2%
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:5341
Активный словарный запас (АСЗ):5098
Активный несловарный запас (АНСЗ):243
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1106.34
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2466.06 —> 10593-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:9037 (24.70% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:27544 (75.30% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное8395 (30.48%)
          Прилагательное3176 (11.53%)
          Глагол6941 (25.20%)
          Местоимение-существительное3014 (10.94%)
          Местоименное прилагательное1648 (5.98%)
          Местоимение-предикатив5 (0.02%)
          Числительное (количественное)264 (0.96%)
          Числительное (порядковое)23 (0.08%)
          Наречие2113 (7.67%)
          Предикатив324 (1.18%)
          Предлог3046 (11.06%)
          Союз3134 (11.38%)
          Междометие645 (2.34%)
          Вводное слово120 (0.44%)
          Частица2543 (9.23%)
          Причастие405 (1.47%)
          Деепричастие119 (0.43%)
Служебных слов:14274 (51.82%)

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
Существительное331747127.8.00.96.12131.425275.2.62134.11.1
Прилагательное415.11931.3.00.22.003.283.56.11.2.093.75.28
Глагол3717221611.062.1.16121.734184.5.34122.6.40
Местоимение-существительное7.18.1324.82.6.03.62.068.5.845.54.9.44.1612.37.19
Местоименное прилагательное266.83.92.2.93.00.06.061.1.371.72.2.25.122.7.28.09
Местоимение-предикатив.00.03.06.03.00.00.00.00.00.00.00.03.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)2.9.681.2.40.19.00.06.00.22.06.56.84.06.00.53.09.00
Числительное (порядковое).47.00.06.00.00.00.00.00.00.00.03.16.00.00.00.00.00
Наречие66.7186.71.3.00.50.033.5.754.64.4.68.165.5.87.22
Предикатив1.371.7.96.31.00.06.00.40.19.65.96.31.00.90.06.03
Предлог49101.98.916.00.90.22.90.22.19.87.09.00.311.5.12
Союз158.521133.6.00.84.007.41.1661.1.567.8.99.22
Междометие6.31.41.241.7.00.09.00.71.19.561.4.19.03.87.19.03
Вводное слово.34.22.53.68.16.03.06.00.25.00.12.53.06.00.47.00.00
Частица6.84.83071.7.001.1.004.4.6237.5.50.508.3.31.31
Причастие4.61.1.65.47.28.00.06.00.56.092.5.68.12.00.40.09.00
Деепричастие.62.22.53.28.12.00.03.00.12.22.96.28.00.00.16.00.03

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
Существительное19192020232425242525
Прилагательное8.68.87.27.19.988.69.299.3
Глагол12222424212119202020
Местоимение-существительное1113129.37.48.27.67.77.26.7
Местоименное прилагательное24.144.94.64.34.45.54.95.4
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).60.90.80.60.70.70.80.901.2.70
Числительное (порядковое).00.10.20.00.00.10.10.00.10.10
Наречие8.675.665.55.35.75.54.35.2
Предикатив2.11.1.801.60.50.501.70.70
Предлог5.156.69.58.88.5119.59.28.8
Союз158.47.26.499.18.68.18.38.6
Междометие4.911.21.81.21.81.51.31.61.9
Вводное слово1.1.30.10.20.30.40.10.30.20.20
Частица9.39.497.56.76.36.16.57.55.6
Причастие.30.40.9011.11.4.90111.1
Деепричастие.60.40.40.20.30.30.40.20.20.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая132.15
          .    точка53.94
          -    тире33.90
          !    восклицательный знак7.90
          ?    вопросительный знак11.95
          ...    многоточие35.43
          !..    воскл. знак с многоточием0.96
          ?..    вопр. знак с многоточием1.53
          !!!    тройной воскл. знак0.11
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.19
          "    кавычка6.45
          ()    скобки0.33
          :    двоеточие3.42
          ;    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. Виктор Ночкин
 36
2. Екатерина Неволина
 35
3. Артём Тихомиров
 35
4. Ольга Пашнина
 35
5. Альбина Нури
 35
6. Владимир Свержин
 35
7. Олег Рой
 35
8. Наталья Колесова
 34
9. Иван Оченков
 34
10. Игорь Мерцалов
 34
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх