fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Агентство "Острый нюх". По следам преступлений
Автор: Кира Стрельникова
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:732273
Слов в произведении (СВП):104567
Приблизительно страниц:360
Средняя длина слова, знаков:5.19
Средняя длина предложения (СДП), знаков:74.69
СДП авторского текста, знаков:98.11
СДП диалога, знаков:51.1
Доля диалогов в тексте:34.18%
Доля авторского текста в диалогах:19.95%
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:8783
Активный словарный запас (АСЗ):8417
Активный несловарный запас (АНСЗ):366
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1164.83
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2532.10 отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:8548.19
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:24934 (23.84% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:79633 (76.16% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное24407 (30.65%)
          Прилагательное8527 (10.71%)
          Глагол21430 (26.91%)
          Местоимение-существительное8252 (10.36%)
          Местоименное прилагательное3779 (4.75%)
          Местоимение-предикатив13 (0.02%)
          Числительное (количественное)869 (1.09%)
          Числительное (порядковое)156 (0.20%)
          Наречие5639 (7.08%)
          Предикатив768 (0.96%)
          Предлог10304 (12.94%)
          Союз9333 (11.72%)
          Междометие1504 (1.89%)
          Вводное слово336 (0.42%)
          Частица6535 (8.21%)
          Причастие1079 (1.35%)
          Деепричастие434 (0.55%)
Служебных слов:40490 (50.85%)

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
Существительное341552115.8.011.2.24121.126334.451331
Прилагательное376.3192.7.95.03.30.022.1.564.45.51.00.142.51.4.46
Глагол441624147.7.041.8.31111.341223.8.35101.8.74
Местоимение-существительное7.37.7304.22.8.01.72.067.7.4674.7.54.4710.24.29
Местоименное прилагательное194.84.81.7.97.00.31.051.1.281.71.3.22.092.1.47.03
Местоимение-предикатив.03.01.03.00.00.00.00.00.00.00.02.03.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.5.921.3.37.24.00.08.00.34.08.67.54.10.00.39.10.01
Числительное (порядковое).98.06.14.01.01.00.01.00.04.00.03.17.02.00.03.01.00
Наречие4.75.2204.61.1.02.51.023.6.525.23.6.73.154.8.89.29
Предикатив.67.481.7.69.23.00.04.00.44.06.70.87.18.02.48.04.01
Предлог60144.11113.001.9.571.2.23.151.1.03.00.551.7.02
Союз157.924122.7.00.68.208.1.947.75.81.2.588.9.88.60
Междометие5.31.11.23.5.95.00.06.02.73.14.69.72.03.08.73.13.03
Вводное слово.38.14.55.60.11.00.01.02.30.03.31.34.05.03.32.02.01
Частица6.53.9304.81.6.001.1.044.823.85.9.62.225.55.32
Причастие5.3.81.63.23.17.00.05.02.40.052.2.56.09.02.13.09.01
Деепричастие.76.15.72.37.10.00.02.00.10.011.5.24.03.00.40.02.01

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
Существительное18172222252524252625
Прилагательное6.98.17.47.787.48.78.48.49
Глагол14282524222121211920
Местоимение-существительное16119.17.976.86.86.86.56.6
Местоименное прилагательное1.83.33.53.83.84.13.63.53.93.9
Местоимение-предикатив.00.00.10.00.00.00.00.10.00.00
Числительное (колич-ое).50.90.8011.1.90.801.90.90
Числительное (порядковое).10.10.10.10.10.10.20.20.20.10
Наречие6.57.15.9555.15.24.84.85.3
Предикатив1.51.80.60.60.70.60.60.50.50
Предлог76.51010111111111010
Союз137.16.78.28.49.59.19.59.89.5
Междометие3.411.11.51.31.21.41.51.61.1
Вводное слово1.60.30.20.20.30.40.30.20.20
Частица8.97.76.56.25.56.15.75.35.75.8
Причастие.30.50.60.901.1.801.31.21.51.3
Деепричастие.70.60.20.40.50.30.40.30.40.50

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая153.78
          .    точка75.92
          -    тире40.72
          !    восклицательный знак2.20
          ?    вопросительный знак10.34
          ...    многоточие4.31
          !..    воскл. знак с многоточием0.11
          ?..    вопр. знак с многоточием0.46
          !!!    тройной воскл. знак0.01
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.33
          "    кавычка1.82
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие3.35
          ;    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. Кира Стрельникова
 53
2. Ольга Пашнина
 39
3. Катерина Полянская
 39
4. Наталья Жильцова
 38
5. Ева Никольская
 38
6. Ника Ёрш
 38
7. Олег Рой
 38
8. Александра Черчень
 38
9. Валентина Савенко
 37
10. Ольга Гусейнова
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх