fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Антимаг
Автор: Наталья Жильцова
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:458448
Слов в произведении (СВП):64364
Приблизительно страниц:226
Средняя длина слова, знаков:5.31
Средняя длина предложения (СДП), знаков:57.68
СДП авторского текста, знаков:70.76
СДП диалога, знаков:45.56
Доля диалогов в тексте:41.1%
Доля авторского текста в диалогах:16.19%
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:8316
Активный словарный запас (АСЗ):7718
Активный несловарный запас (АНСЗ):598
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1235.32
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2768.24 —> 6854-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:16251 (25.25% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:48113 (74.75% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное13934 (28.96%)
          Прилагательное5994 (12.46%)
          Глагол11391 (23.68%)
          Местоимение-существительное4833 (10.05%)
          Местоименное прилагательное2568 (5.34%)
          Местоимение-предикатив12 (0.02%)
          Числительное (количественное)539 (1.12%)
          Числительное (порядковое)129 (0.27%)
          Наречие3453 (7.18%)
          Предикатив548 (1.14%)
          Предлог6064 (12.60%)
          Союз6170 (12.82%)
          Междометие1217 (2.53%)
          Вводное слово247 (0.51%)
          Частица4341 (9.02%)
          Причастие853 (1.77%)
          Деепричастие259 (0.54%)
Служебных слов:25711 (53.44%)

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
Существительное311642148.1.021.30101.627254.5.45132.9.45
Прилагательное498.5172.11.02.33.042.4.334.85.51.2.202.81.7.22
Глагол281518146.4.131.5.26111.528204.1.39112.9.45
Местоимение-существительное8.38.2244.72.4.02.72.077.6.597.56.7.80.659.8.72.26
Местоименное прилагательное215.85.51.71.1.00.15.061.2.301.72.2.22.113.3.59.02
Местоимение-предикатив.02.00.04.00.00.00.00.00.00.00.00.02.00.00.02.00.00
Числительное (колич-ое)3.51.11.3.35.24.00.06.09.15.061.50.13.00.37.22.04
Числительное (порядковое)1.1.11.13.04.04.00.00.00.04.02.24.22.00.02.17.04.00
Наречие4.87.81852.00.45.004.1.835.23.5.72.154.3.72.33
Предикатив.59.351.9.91.30.00.04.00.32.11.591.20.04.50.00.00
Предлог54183.49.915.002.2.76.96.09.15.93.02.001.12.7.02
Союз171122114.4.001.1.199.65117.21.5.91101.4.80
Междометие6.11.81.73.71.2.00.07.091.2.15.951.5.24.021.2.22.24
Вводное слово.52.32.78.67.13.00.02.00.30.07.37.35.11.02.50.02.02
Частица7.75.1295.51.7.021.4.044.6.854.69.7.69.265.5.59.24
Причастие7.11.5.56.48.17.02.00.02.67.022.4.56.19.02.35.13.00
Деепричастие.32.17.37.20.11.00.00.00.20.022.24.02.00.89.06.00

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
Существительное12172122232424242525
Прилагательное6.58.38.59.21011109.99.910
Глагол13172020192020191919
Местоимение-существительное1013109.27.56.15.85.855.5
Местоименное прилагательное2.25.14.84.44.64.33.84.54.44
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.10.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).60.70.901.1.90.801.3.801.1.80
Числительное (порядковое).20.20.20.30.30.20.10.10.30.20
Наречие6.47.25.75.65.555.34.95.15.2
Предикатив2.1.70.90.70.80.80.60.70.80.70
Предлог9.38.58.89.5109.49.410119.7
Союз20118.688.58.68.698.18.5
Междометие5.51.41.51.41.71.31.51.81.61.8
Вводное слово.90.60.50.30.30.40.20.20.30.20
Частица9.68.67.46.45.87.16.46.46.36.6
Причастие.601.801.31.51.31.51.81.72
Деепричастие1.2.70.40.30.30.30.30.30.30.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая127.01
          .    точка89.99
          -    тире38.19
          !    восклицательный знак12.32
          ?    вопросительный знак14.17
          ...    многоточие5.38
          !..    воскл. знак с многоточием0.05
          ?..    вопр. знак с многоточием0.08
          !!!    тройной воскл. знак0.05
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.18
          "    кавычка7.22
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие5.62
          ;    точка с запятой0.02




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. Наталья Жильцова
 52
2. Алекс Кош
 41
3. Александра Лисина
 40
4. Александр Дихнов
 40
5. Антон Демченко
 40
6. Вера Ковальчук
 40
7. Олег Говда
 40
8. Сергей Вольнов
 40
9. Татьяна Андрианова
 40
10. Катерина Полянская
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх