fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Джокер
Автор: Даниэль Дакар
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:586973
Слов в произведении (СВП):82933
Приблизительно страниц:300
Средняя длина слова, знаков:5.47
Средняя длина предложения (СДП), знаков:72.4
СДП авторского текста, знаков:92.92
СДП диалога, знаков:60.47
Доля диалогов в тексте:52.91%
Доля авторского текста в диалогах:7.46%
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:9919
Активный словарный запас (АСЗ):9320
Активный несловарный запас (АНСЗ):599
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1262.96
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2913.89 —> 4717-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:19222 (23.18% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:63711 (76.82% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное21570 (33.86%)
          Прилагательное6764 (10.62%)
          Глагол14241 (22.35%)
          Местоимение-существительное5898 (9.26%)
          Местоименное прилагательное3695 (5.80%)
          Местоимение-предикатив12 (0.02%)
          Числительное (количественное)914 (1.43%)
          Числительное (порядковое)165 (0.26%)
          Наречие3892 (6.11%)
          Предикатив624 (0.98%)
          Предлог7824 (12.28%)
          Союз6611 (10.38%)
          Междометие1395 (2.19%)
          Вводное слово171 (0.27%)
          Частица5186 (8.14%)
          Причастие1542 (2.42%)
          Деепричастие200 (0.31%)
Служебных слов:30992 (48.64%)

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
Существительное5418461110.032.35111.329265.6.32146.4.66
Прилагательное436.1151.91.1.00.46.041.9.343.951.3.082.31.9.27
Глагол381320139.4.041.6.299.21.533153.8.36113.2.41
Местоимение-существительное9.76.5264.72.3.03.79.065.6.625.84.7.55.359.6.56.07
Местоименное прилагательное245.45.62.51.6.00.36.171.3.412.42.2.25.042.8.60.10
Местоимение-предикатив.00.00.10.03.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)5.811.6.36.25.01.77.07.20.071.2.83.11.04.34.15.03
Числительное (порядковое)1.3.08.22.06.04.00.00.06.04.01.10.15.00.03.11.03.00
Наречие4.56.8144.31.5.03.58.032.9.6243.7.69.154.81.4.15
Предикатив1.531.8.55.28.00.11.00.29.04.46.86.11.00.87.03.01
Предлог58143.58.314.002.1.66.88.01.171.06.00.662.8.03
Союз167.117114.00.93.187.6.837.161.1.278.71.4.15
Междометие6.41.21.23.71.3.00.14.03.83.15.901.2.17.03.70.28.06
Вводное слово.22.20.39.28.03.00.03.00.21.06.15.28.03.00.25.03.00
Частица7.23.9275.11.7.001.6.083.4.744.57.1.58.176.31.1.14
Причастие8.11.6.931.1.76.00.06.00.84.065.3.59.20.03.32.22.04
Деепричастие.38.20.20.21.01.00.01.00.03.071.25.04.01.25.01.00

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
Существительное20222526272828292928
Прилагательное7.57.66.67.28.19.38.78.78.99.7
Глагол12202220201818171717
Местоимение-существительное12129.38.37.26.75.66.25.15.7
Местоименное прилагательное2.74.84.34.74.54.84.84.84.74.9
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.11.21.111.21.11.31.1.901
Числительное (порядковое).20.20.10.20.30.30.20.20.10.10
Наречие6.665.14.74.83.94.94.65.24.1
Предикатив1.61.1.70.80.60.40.60.90.50.60
Предлог7.66.88.79.89.89.7109.71111
Союз147.86.36.56.97.88.57.58.17.6
Междометие41.21.31.51.91.61.91.62.41.7
Вводное слово.40.30.30.20.20.20.10.20.20.10
Частица88.17.17.15.66.35.45.966
Причастие1.11.41.41.71.81.922.41.82.3
Деепричастие.60.20.30.20.30.30.20.20.30.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая128.48
          .    точка71.48
          -    тире26.19
          !    восклицательный знак5.75
          ?    вопросительный знак11.70
          ...    многоточие10.89
          !..    воскл. знак с многоточием0.11
          ?..    вопр. знак с многоточием0.20
          !!!    тройной воскл. знак0.01
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.80
          "    кавычка6.95
          ()    скобки0.54
          :    двоеточие5.20
          ;    точка с запятой0.20




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. Даниэль Дакар
 65
2. Ольга Куно
 44
3. Кирилл Бенедиктов
 43
4. Алексей Бессонов
 43
5. Мария Симонова
 43
6. Александр Бушков
 43
7. Алексей Евтушенко
 43
8. Олег Рой
 43
9. Павел Марушкин
 43
10. Юлия Фирсанова
 43
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх