fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Турнир в стране фей
Автор: Ксения Беленкова
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:116063
Слов в произведении (СВП):17200
Приблизительно страниц:60
Средняя длина слова, знаков:5.27
Средняя длина предложения (СДП), знаков:52.8
СДП авторского текста, знаков:70.87
СДП диалога, знаков:34.03
Доля диалогов в тексте:31.76%
Доля авторского текста в диалогах:7.52%
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:3429
Активный словарный запас (АСЗ):3325
Активный несловарный запас (АНСЗ):104
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1125.42
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2462.56 отсутствует 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:4064 (23.63% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:13136 (76.37% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное4483 (34.13%)
          Прилагательное1367 (10.41%)
          Глагол3435 (26.15%)
          Местоимение-существительное1101 (8.38%)
          Местоименное прилагательное744 (5.66%)
          Местоимение-предикатив1 (0.01%)
          Числительное (количественное)172 (1.31%)
          Числительное (порядковое)43 (0.33%)
          Наречие910 (6.93%)
          Предикатив90 (0.69%)
          Предлог1647 (12.54%)
          Союз1374 (10.46%)
          Междометие294 (2.24%)
          Вводное слово52 (0.40%)
          Частица972 (7.40%)
          Причастие205 (1.56%)
          Деепричастие25 (0.19%)
Служебных слов:6210 (47.27%)

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
Существительное3716547.88.6.001.8.8211.9628284.20152.5.14
Прилагательное505151.41.00.14.00.75.272.34.6.34.001.81.1.14
Глагол4817251312.002.5.8911.9640154.2.208.53.8.27
Местоимение-существительное9.15.1252.52.8.00.48.075.9.415.74.1.20.078.5.75.14
Местоименное прилагательное236.86.81.6.89.00.07.071.4.3422.41.142.4.34.00
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.91.81.4.07.27.07.14.07.07.001.89.07.00.61.14.00
Числительное (порядковое).82.20.55.00.07.00.00.00.00.00.00.20.00.00.00.07.00
Наречие7.36.12241.2.00.75.003.7.754.62.4.41.004.6.61.07
Предикатив.48.271.9.48.07.00.27.00.20.14.55.34.00.07.14.00.00
Предлог62153.89.112.001.9.551.2.0011.00.00.271.7.14
Союз186.8207.82.8.001.2.279.2.487.44.81.4.558.81.27
Междометие7.3.751.73.42.00.14.00.82.001.41.1.07.07.61.00.00
Вводное слово.27.48.611.2.14.00.00.00.20.07.00.14.00.00.07.00.00
Частица6.64.92641.6.001.5.073.8.613.75.9.27.205.2.89.14
Причастие5.71.1.27.41.27.00.07.00.68.002.9.68.20.00.14.07.14
Деепричастие.34.00.27.07.00.00.00.00.07.00.41.07.00.00.20.00.00

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
Существительное16252325272830302828
Прилагательное46.57.18.499.18.88.88.710
Глагол19212725221919182019
Местоимение-существительное12117.74.84.64.34.33.44.94.2
Местоименное прилагательное2.95.24.23.83.75.14.4555.4
Местоимение-предикатив.00.00.10.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).5011.9011.81.31.41.1.70
Числительное (порядковое).10.70.20.10.40.30.00.20.40.10
Наречие7.97.46.15.25.84.24.93.44.44.2
Предикатив.80.40.50.60.40.60.50.501.30
Предлог76.5911111012111111
Союз155.55.66.97.88.87.48.77.67.8
Междометие5.7.90.80.701.51.71.61.1.902.1
Вводное слово1.4.20.10.20.00.10.10.20.20.30
Частица5.98.36.55.63.74.74.86.65.94.9
Причастие.70.4011.311.41.42.41.41.8
Деепричастие.20.10.10.10.30.00.20.40.00.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая84.59
          .    точка87.27
          -    тире40.47
          !    восклицательный знак21.74
          ?    вопросительный знак8.26
          ...    многоточие5.64
          !..    воскл. знак с многоточием0.29
          ?..    вопр. знак с многоточием0.12
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.06
          "    кавычка2.91
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие2.73
          ;    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. Ксения Беленкова
 32
2. Дмитрий Емец
 28
3. Галина Романова
 28
4. Марьяна Сурикова
 28
5. Юлия Фирсанова
 28
6. Олег Рой
 28
7. Олег Никитин
 28
8. Владимир Васильев
 27
9. Юрий Бурносов
 27
10. Елена Хаецкая
 27
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх