(Translated by https://www.hiragana.jp/)
Лингвистический анализ: Лия Арден «Мара и Морок. Особенная Тень»

fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Мара и Морок. Особенная Тень
Автор: Лия Арден
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:470049
Слов в произведении (СВП):70327
Приблизительно страниц:233
Средняя длина слова, знаков:5
Средняя длина предложения (СДП), знаков:72.92
СДП авторского текста, знаков:89.37
СДП диалога, знаков:55.19
Доля диалогов в тексте:36.47%
Доля авторского текста в диалогах:16.95%
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:5994
Активный словарный запас (АСЗ):5892
Активный несловарный запас (АНСЗ):102
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1040.72
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2217.89 —> 11697-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:17733 (25.22% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:52594 (74.78% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное15679 (29.81%)
          Прилагательное5059 (9.62%)
          Глагол14272 (27.14%)
          Местоимение-существительное7713 (14.67%)
          Местоименное прилагательное3495 (6.65%)
          Местоимение-предикатив3 (0.01%)
          Числительное (количественное)812 (1.54%)
          Числительное (порядковое)176 (0.33%)
          Наречие3233 (6.15%)
          Предикатив475 (0.90%)
          Предлог6334 (12.04%)
          Союз5744 (10.92%)
          Междометие1453 (2.76%)
          Вводное слово138 (0.26%)
          Частица4094 (7.78%)
          Причастие601 (1.14%)
          Деепричастие202 (0.38%)
Служебных слов:29176 (55.47%)

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
Существительное251141108.4.001.3.3212.9730317.6.32122.5.73
Прилагательное344.3152.51.1.00.59.031.6.303.96.21.6.032.85.22
Глагол4815281813.022.3.658.8.6133194.5.08111.8.48
Местоимение-существительное9.610486.23.3.021.3.118.916.961.5314.67.14
Местоименное прилагательное266.26.331.00.46.191.3.432.31.6.32.033.5.53.08
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.02.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.7.881.3.64.27.00.29.02.13.101.31.4.19.00.62.11.03
Числительное (порядковое)1.2.11.24.16.02.00.03.00.08.00.14.43.02.00.14.03.00
Наречие3.44.6158.91.1.02.57.081.8.413.63.3.56.113.4.65.13
Предикатив.93.641.1.67.34.00.13.00.41.08.38.37.14.02.51.03.00
Предлог52104.11215.002.1.89.54.08.05.97.08.00.671.1.06
Союз146.520184.2.001.3.225.8.805.33.9.96.326.5.59.19
Междометие5.7.8926.51.9.00.11.00.97.101.41.4.22.031.2.16.05
Вводное слово.21.13.26.61.11.00.02.00.08.02.10.45.06.00.08.02.00
Частица6.44.2295.71.7.001.6.052.6.7534.4.46.143.8.34.13
Причастие4.4.78.61.35.11.00.05.00.27.021.1.67.18.02.16.03.02
Деепричастие.49.18.24.37.10.00.05.02.06.051.1.06.05.00.40.00.00

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
Существительное13161922242424252427
Прилагательное4.87.27.97.37.27.67.47.17.27.3
Глагол12282722212019212020
Местоимение-существительное301311119.78.79.68.68.18.8
Местоименное прилагательное3.64.74.44.455.654.95.85.4
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).701.21.31.71.61.211.11.51.2
Числительное (порядковое).20.30.20.20.30.20.40.30.20.10
Наречие6.75.54.54.24.244.35.54.34.4
Предикатив1.9.90.70.50.60.60.40.40.50.40
Предлог6.55.27.89.69.19.7109.6109
Союз9.26.47.88.38.899.28.88.58.4
Междометие51.11.21.61.92.42.422.52
Вводное слово.60.40.20.20.10.10.10.20.10.10
Частица4.58.77.25.75.85.45.85.26.55.3
Причастие.20.50.7011.901.1.70.801.1
Деепричастие.90.20.20.10.30.20.40.30.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая136.23
          .    точка77.58
          -    тире18.00
          !    восклицательный знак3.04
          ?    вопросительный знак7.14
          ...    многоточие3.03
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.03
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.55
          "    кавычка0.77
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие0.81
          ;    точка с запятой0.04




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. Лия Арден
 52
2. Марьяна Сурикова
 34
3. Сергей Костин
 33
4. Анна Кувайкова
 32
5. Ольга Миклашевская
 32
6. Медина Мирай
 32
7. Ольга Гусейнова
 32
8. Лана Ежова
 32
9. Галина Романова
 32
10. Алекс Анжело
 32
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх