fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Вонгозеро
Автор: Яна Вагнер
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:678947
Слов в произведении (СВП):96771
Приблизительно страниц:322
Средняя длина слова, знаков:5.03
Средняя длина предложения (СДП), знаков:163.55
СДП авторского текста, знаков:276.86
СДП диалога, знаков:98.4
Доля диалогов в тексте:38.29%
Доля авторского текста в диалогах:24.46%
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:7690
Активный словарный запас (АСЗ):7358
Активный несловарный запас (АНСЗ):332
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1033.16
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2214.86 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:23905 (24.70% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:72866 (75.30% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное19316 (26.51%)
          Прилагательное8206 (11.26%)
          Глагол18171 (24.94%)
          Местоимение-существительное9868 (13.54%)
          Местоименное прилагательное4159 (5.71%)
          Местоимение-предикатив21 (0.03%)
          Числительное (количественное)1537 (2.11%)
          Числительное (порядковое)174 (0.24%)
          Наречие5849 (8.03%)
          Предикатив904 (1.24%)
          Предлог9390 (12.89%)
          Союз8048 (11.04%)
          Междометие1293 (1.77%)
          Вводное слово293 (0.40%)
          Частица6685 (9.17%)
          Причастие1873 (2.57%)
          Деепричастие309 (0.42%)
Служебных слов:40066 (54.99%)

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
Существительное221435158.1.002.5.34121.228295.3.62126.7.71
Прилагательное3411133.21.4.01.89.082.8.544.36.6.91.113.32.7.26
Глагол311423209.1.052.4.3214231183.66132.4.68
Местоимение-существительное8.68.2396.22.6.031.5.099.81.17.45.8.70.6613.52.38
Местоименное прилагательное156.55.13.61.7.01.86.101.7.682.22.1.26.083.5.72.03
Местоимение-предикатив.01.00.12.00.00.00.00.00.02.00.01.01.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)6.21.52.2.87.46.02.36.04.40.221.41.2.23.011.1.12.01
Числительное (порядковое).83.12.24.07.08.00.03.00.11.01.04.15.00.00.13.09.00
Наречие4.45.9177.51.2.03.69.084.4.686.25.7.72.205.41.3.26
Предикатив.86.632.31.30.00.23.00.59.19.951.16.01.80.03.01
Предлог49132.91214.012.8.47.93.10.221.3.02.01.953.1.04
Союз12620152.7.031.5.248.1.9264.1.71.318.31.34
Междометие4.5.49.545.5.50.00.05.02.49.04.59.48.05.03.58.10.04
Вводное слово.15.13.74.61.09.00.04.00.24.09.23.22.00.01.44.01.01
Частица6.64306.21.4.012.3.053.31.24.55.1.60.225.3.93.27
Причастие7.12.63.87.47.00.14.021.5.085.3.90.37.00.39.32.02
Деепричастие.23.13.43.20.05.00.03.00.08.071.1.11.00.01.82.05.02

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
Существительное16171920202022192021
Прилагательное4.76.36.26.87.37.688.28.18.3
Глагол15262221222021192120
Местоимение-существительное2116141210109.4111010
Местоименное прилагательное1.93.43.53.54.33.84.44.13.74.2
Местоимение-предикатив.00.00.00.10.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.11.51.321.91.61.721.91.4
Числительное (порядковое).10.20.20.10.20.10.10.20.20.10
Наречие6.96.86.46.56.16.66.44.85.86.2
Предикатив1.71.11.111.31.2.90.70.90.90
Предлог7.46.79.19.29109.49.7109.7
Союз115.35.66.36.38.27.38.78.18.1
Междометие2.41.41.611.51.41.721.51.6
Вводное слово.60.40.20.40.20.40.20.50.20.30
Частица8.97.98.57.77.46.46.47.66.36.1
Причастие.60.60.40.901.31.61.522.12
Деепричастие.60.20.30.30.40.20.40.50.20.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая188.41
          .    точка29.06
          -    тире46.70
          !    восклицательный знак2.30
          ?    вопросительный знак6.49
          ...    многоточие1.57
          !..    воскл. знак с многоточием0.19
          ?..    вопр. знак с многоточием0.20
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.05
          "    кавычка5.96
          ()    скобки0.24
          :    двоеточие5.54
          ;    точка с запятой6.37




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. Яна Вагнер
 40
2. Андрей Тепляков
 35
3. Галина Романова
 35
4. Иван Сербин
 35
5. Михаил Тырин
 35
6. Дмитрий Сафонов
 34
7. Александр Матюхин
 34
8. Константин Бояндин
 34
9. Роман Куликов
 34
10. Алексей Бессонов
 34
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх