fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Старый замок. Беглянка
Автор: Вера Чиркова
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:482295
Слов в произведении (СВП):68318
Приблизительно страниц:237
Средняя длина слова, знаков:5.24
Средняя длина предложения (СДП), знаков:93.5
СДП авторского текста, знаков:116.76
СДП диалога, знаков:70.38
Доля диалогов в тексте:37.83%
Доля авторского текста в диалогах:21.18%
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:8009
Активный словарный запас (АСЗ):7742
Активный несловарный запас (АНСЗ):267
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1233.48
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2750.07 —> 7143-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:15783 (23.10% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:52535 (76.90% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное14943 (28.44%)
          Прилагательное6305 (12.00%)
          Глагол12814 (24.39%)
          Местоимение-существительное5322 (10.13%)
          Местоименное прилагательное2969 (5.65%)
          Местоимение-предикатив13 (0.02%)
          Числительное (количественное)690 (1.31%)
          Числительное (порядковое)130 (0.25%)
          Наречие3903 (7.43%)
          Предикатив508 (0.97%)
          Предлог6165 (11.73%)
          Союз5867 (11.17%)
          Междометие1220 (2.32%)
          Вводное слово165 (0.31%)
          Частица4618 (8.79%)
          Причастие1272 (2.42%)
          Деепричастие310 (0.59%)
Служебных слов:26649 (50.73%)

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
Существительное311634107.021.4.4111122334.2.231461
Прилагательное476.71921.00.47.022.343.67.21.1.153.22.4.28
Глагол3516251610.031.8.20111.436153.5.31123.1.73
Местоимение-существительное8.58.3264.43.00.68.029.856.14.5.46.4211.83.21
Местоименное прилагательное226.85.72.51.1.02.29.071.6.641.61.3.23.032.5.75.07
Местоимение-предикатив.03.00.11.02.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.02.00.00
Числительное (колич-ое)412.59.29.00.20.02.20.03.93.65.11.00.55.08.03
Числительное (порядковое)1.3.16.21.03.00.00.00.00.07.02.00.16.02.00.03.05.00
Наречие3.98.22071.4.02.47.023.6.733.83.1.57.115.91.3.11
Предикатив.46.542.3.75.29.00.05.00.52.07.50.41.13.02.85.08.02
Предлог46144.69.615.032.2.77.78.11.07.96.05.00.312.7.03
Союз149.720113.3.02.99.339.4.707.64.31.3.508.71.3.62
Междометие5.21.41.74.1.98.00.10.021.3.05.941.4.24.001.1.24.02
Вводное слово.24.21.42.46.03.00.00.00.28.08.18.20.11.02.26.02.03
Частица6.56.3315.51.5.021.5.054.3.884.44.4.70.215.51.1.31
Причастие7.41.91.2.98.47.00.05.02.80.035.5.60.37.02.39.16.02
Деепричастие.47.15.72.75.15.00.02.02.29.001.1.65.07.02.54.03.02

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
Существительное9.3151819212224252325
Прилагательное5.76.37.98.99.69.79.69.59.69.8
Глагол13192324232120192018
Местоимение-существительное1315129.57.7776.26.47.2
Местоименное прилагательное2.54.44.744.94.43.844.64.5
Местоимение-предикатив.10.00.00.00.00.00.10.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.11.11.1111.411.80.90
Числительное (порядковое).20.30.10.10.10.30.10.30.30.10
Наречие8.2116.46.65.455.36.25.54.7
Предикатив1.4.701.2.701.90.60.60.80.70
Предлог6.37.68.39.19.3109.88.99.59.1
Союз208.25.65.87.47.78.49.19.28.9
Междометие7.71.41.11.81.51.41.31.61.71.2
Вводное слово.80.50.30.10.30.10.10.30.30.20
Частица9.17.87.87.86.26.66.26.26.36.2
Причастие.401.11.11.41.7221.92.22.5
Деепричастие1.8.70.30.30.50.40.20.30.50.50

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая124.43
          .    точка61.43
          -    тире24.56
          !    восклицательный знак2.99
          ?    вопросительный знак8.46
          ...    многоточие3.66
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.03
          !!!    тройной воскл. знак0.01
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.09
          "    кавычка2.37
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие3.06
          ;    точка с запятой0.01




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. Вера Чиркова
 51
2. Александра Лисина
 38
3. Наталья Жильцова
 37
4. Катерина Полянская
 37
5. Марьяна Сурикова
 37
6. Ольга Болдырева
 36
7. Алексей Евтушенко
 36
8. Елена Кароль
 36
9. Николай Степанов
 36
10. Галина Романова
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх