fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Горький ветер свободы
Автор: Ольга Куно
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:612030
Слов в произведении (СВП):88371
Приблизительно страниц:307
Средняя длина слова, знаков:5.24
Средняя длина предложения (СДП), знаков:61.78
СДП авторского текста, знаков:71.04
СДП диалога, знаков:50.55
Доля диалогов в тексте:37.04%
Доля авторского текста в диалогах:14.2%
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:8467
Активный словарный запас (АСЗ):8189
Активный несловарный запас (АНСЗ):278
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1126.95
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2512.68 —> 10185-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:22593 (25.57% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:65778 (74.43% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное18779 (28.55%)
          Прилагательное7097 (10.79%)
          Глагол16866 (25.64%)
          Местоимение-существительное8176 (12.43%)
          Местоименное прилагательное4101 (6.23%)
          Местоимение-предикатив12 (0.02%)
          Числительное (количественное)910 (1.38%)
          Числительное (порядковое)133 (0.20%)
          Наречие4823 (7.33%)
          Предикатив904 (1.37%)
          Предлог8448 (12.84%)
          Союз7149 (10.87%)
          Междометие1506 (2.29%)
          Вводное слово371 (0.56%)
          Частица6326 (9.62%)
          Причастие1198 (1.82%)
          Деепричастие230 (0.35%)
Служебных слов:36319 (55.21%)

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
Существительное301236128.031.4.269.21.624224.1.65134.81
Прилагательное365172.71.1.01.46.041.6.384.25.91.5.102.71.4.17
Глагол391524199.1.032.1.18111.835163.3.34122.5.31
Местоимение-существительное8.68.8374.43.3.041.1.039.5.777.76.1.35.6813.60.25
Местоименное прилагательное2556.42.21.4.00.39.081.4.542.21.8.22.123.9.41.05
Местоимение-предикатив.03.00.10.01.00.00.00.00.00.00.01.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.91.41.9.44.22.00.21.00.22.041.2.80.09.04.61.12.00
Числительное (порядковое).93.12.08.01.03.00.00.00.03.00.13.20.01.01.05.04.00
Наречие49.6175.81.5.01.61.013.6.813.93.7.52.135.9.99.16
Предикатив.84.482.81.39.00.04.01.71.161.2.59.14.04.93.10.04
Предлог51134.11218.001.9.64.85.08.161.5.08.01.852.7.03
Союз117.318143.9.03.84.207.91.37.46.6.99.759.2.98.22
Междометие5.4.941.64.21.00.16.03.89.251.21.8.17.121.2.17.03
Вводное слово.44.301.2.68.16.00.07.00.31.10.43.37.04.01.39.03.00
Частица75.4316.62.2.001.6.054.615.36.6.59.257.5.80.18
Причастие5.21.95.67.38.00.08.00.63.094.59.20.04.37.14.01
Деепричастие.42.14.38.12.09.00.04.00.13.011.1.12.03.03.35.03.00

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
Существительное12161920222424252424
Прилагательное5.777.188.4998.68.49.2
Глагол15232423212019181917
Местоимение-существительное1713119.48.48.27.37.57.26.6
Местоименное прилагательное2.44.74.84.75.14.75.15.34.85.2
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).7011.11.21.21.11.11.21.3.90
Числительное (порядковое).20.20.10.20.10.10.20.10.30.20
Наречие7.36.965.35.255.55.24.65.2
Предикатив2.11.111.90.90.70.80.901
Предлог7.96.98.49.89.91010101112
Союз148.37.46.87.47.87.57.68.17.6
Междометие5.71.701.41.51.41.61.51.41.3
Вводное слово1.1.50.60.20.30.20.20.30.30.40
Частица7.89.18.17.46.96.36.96.96.76.8
Причастие.40.90.801.31.31.61.91.61.61.7
Деепричастие.60.20.20.30.20.20.30.20.30.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая123.56
          .    точка93.04
          -    тире37.66
          !    восклицательный знак4.42
          ?    вопросительный знак12.56
          ...    многоточие2.22
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.06
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.38
          "    кавычка5.65
          ()    скобки0.50
          :    двоеточие3.52
          ;    точка с запятой0.62




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. Ольга Куно
 64
2. Александр Дихнов
 45
3. Дарья Кузнецова
 44
4. Катерина Полянская
 42
5. Вера Ковальчук
 42
6. Олег Рой
 42
7. Алекс Кош
 42
8. Игорь Шенгальц
 42
9. Елизавета Шумская
 42
10. Вероника Иванова
 42
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх