fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Лгунья
Автор: Ольга Пашнина
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:387426
Слов в произведении (СВП):58742
Приблизительно страниц:195
Средняя длина слова, знаков:5.02
Средняя длина предложения (СДП), знаков:52.8
СДП авторского текста, знаков:65.99
СДП диалога, знаков:42.29
Доля диалогов в тексте:44.66%
Доля авторского текста в диалогах:8.5%
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:6291
Активный словарный запас (АСЗ):6144
Активный несловарный запас (АНСЗ):147
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1096.67
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2412.34 —> 10963-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:14248 (24.26% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:44494 (75.74% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное12825 (28.82%)
          Прилагательное3903 (8.77%)
          Глагол12325 (27.70%)
          Местоимение-существительное6390 (14.36%)
          Местоименное прилагательное2300 (5.17%)
          Местоимение-предикатив5 (0.01%)
          Числительное (количественное)586 (1.32%)
          Числительное (порядковое)95 (0.21%)
          Наречие2894 (6.50%)
          Предикатив529 (1.19%)
          Предлог4952 (11.13%)
          Союз4935 (11.09%)
          Междометие1159 (2.60%)
          Вводное слово196 (0.44%)
          Частица3973 (8.93%)
          Причастие495 (1.11%)
          Деепричастие102 (0.23%)
Служебных слов:24012 (53.97%)

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
Существительное311041156.6.001.5.229.51.222255.8.50132.9.44
Прилагательное314.2142.5.78.02.34.061.5.323.35.71.3.022.1.90.08
Глагол451425199.9.022.5.34112.134205.3.22112.1.36
Местоимение-существительное107.7506.63.041.2.048.318.26.64.8018.46.10
Местоименное прилагательное223.75.52.7.90.00.32.021.2.521.52.5.16.022.2.42.02
Местоимение-предикатив.00.00.04.00.00.00.02.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.4.902.60.16.00.18.06.12.04.74.72.10.02.48.16.00
Числительное (порядковое)1.2.04.22.04.00.00.00.00.04.00.04.12.02.00.06.02.00
Наречие46.1177.1.74.00.52.023.2.6433.4.64.125.1.52.04
Предикатив1.3.522.6.96.28.00.14.00.36.16.42.44.12.02.68.00.00
Предлог539.63.51013.001.9.64.78.16.08.98.02.00.94.90.02
Союз127.123173.1.00.82.206.61.16.65.71.648.5.38.24
Междометие6.31.21.95.91.3.00.12.001.3.101.21.4.16.041.1.08.02
Вводное слово.20.24.74.76.08.00.00.02.14.06.32.30.08.00.50.02.00
Частица7.73.7385.71.9.00.80.043.7.683.95.4.66.224.6.40.18
Причастие4.1.58.54.22.22.00.02.00.30.041.8.52.10.04.12.08.04
Деепричастие.20.10.20.16.06.00.00.00.06.00.64.00.04.00.48.00.00

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
Существительное15182022232425232426
Прилагательное4.96.9667.46.37.37.57.87.2
Глагол12262624232121222021
Местоимение-существительное231411109.998.68.97.86.7
Местоименное прилагательное2.33.73.9444.74.23.955.3
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).80111.21.21.9011.1.70
Числительное (порядковое).20.30.10.10.20.00.20.10.10.20
Наречие6.26.25.14.33.95.14.94.74.94.2
Предикатив1.611.3.70.60.80.80.8011.1
Предлог7.568.58.69.18.88.88.69.310
Союз136.56.68.47.99.59.28.98.88
Междометие4.91.11.41.51.92.21.92.31.41.8
Вводное слово.80.50.40.40.20.30.20.20.30.20
Частица6.58.57.87.16.766.46.56.96.6
Причастие.30.60.70.90.701.1.801.11.21.3
Деепричастие.30.10.10.10.20.00.20.20.10.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая125.87
          .    точка101.55
          -    тире25.65
          !    восклицательный знак4.14
          ?    вопросительный знак15.76
          ...    многоточие4.85
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.44
          "    кавычка2.28
          ()    скобки0.07
          :    двоеточие1.92
          ;    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. Ольга Пашнина
 51
2. Анна Одувалова
 40
3. Ирина Шевченко
 40
4. Катерина Полянская
 39
5. Галина Долгова
 39
6. Альбина Нури
 39
7. Олег Рой
 39
8. Сергей Недоруб
 38
9. Александра Лисина
 38
10. Вадим Панов
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх