fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Чёрный город
Автор: Борис Акунин
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:585753
Слов в произведении (СВП):82675
Приблизительно страниц:307
Средняя длина слова, знаков:5.61
Средняя длина предложения (СДП), знаков:52.18
СДП авторского текста, знаков:65.46
СДП диалога, знаков:37.67
Доля диалогов в тексте:34.72%
Доля авторского текста в диалогах:5.73%
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:12224
Активный словарный запас (АСЗ):11030
Активный несловарный запас (АНСЗ):1194
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1375.70
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3333.72 —> 864-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:17442 (21.10% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:65233 (78.90% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное20679 (31.70%)
          Прилагательное8182 (12.54%)
          Глагол15273 (23.41%)
          Местоимение-существительное4987 (7.64%)
          Местоименное прилагательное2921 (4.48%)
          Местоимение-предикатив15 (0.02%)
          Числительное (количественное)1177 (1.80%)
          Числительное (порядковое)158 (0.24%)
          Наречие3863 (5.92%)
          Предикатив751 (1.15%)
          Предлог7934 (12.16%)
          Союз5051 (7.74%)
          Междометие1378 (2.11%)
          Вводное слово267 (0.41%)
          Частица4735 (7.26%)
          Причастие1153 (1.77%)
          Деепричастие124 (0.19%)
Служебных слов:27412 (42.02%)

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
Существительное4222538.68.1.002.4.30121.831214.9.52145.2.33
Прилагательное608.5161.51.1.00.44.051.8.464.95.71.2.122.61.7.12
Глагол432122107.2.153.269.81.534122.9.44122.9.23
Местоимение-существительное9.17.2243.82.02.96.094.615.22.5.35.358.2.64.05
Местоименное прилагательное186.35.71.71.1.00.49.051.441.81.3.23.142.7.38.03
Местоимение-предикатив.00.00.02.02.00.00.00.00.00.00.02.03.00.00.02.00.00
Числительное (колич-ое)7.21.41.8.26.33.021.1.14.23.121.11.1.17.02.74.17.00
Числительное (порядковое)1.2.11.15.02.03.00.02.00.11.00.11.12.02.02.14.02.00
Наречие57164.11.1.00.58.092.7.804.53.1.41.094.2.94.08
Предикатив1.1.472.5.59.33.00.12.00.35.15.65.94.08.08.88.06.02
Предлог65202.47.812.003.1.70.64.15.201.1.03.02.612.3.09
Союз146.9147.83.1.001.154.7.567.33.5.74.476.4.85.06
Междометие5.91.51.33.9.94.00.21.051.2.261.41.1.18.00.90.15.03
Вводное слово.67.33.71.52.15.00.02.00.18.14.23.53.06.00.18.03.00
Частица6.65.1303.61.2.001.4.033.2.735.54.4.58.304.8.80.18
Причастие7.11.7.93.26.26.00.12.00.35.023.3.76.18.03.36.18.03
Деепричастие.24.08.30.03.02.00.02.00.05.02.59.06.05.00.15.02.00

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
Существительное15232527282929293031
Прилагательное89.69.89.8111011111111
Глагол15242422202018181717
Местоимение-существительное138.76.85.6554.64.63.84.1
Местоименное прилагательное3.143.33.83.63.53.53.74.84.4
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.10
Числительное (колич-ое)1.61.71.61.51.41.31.81.31.31.6
Числительное (порядковое).30.30.10.20.10.20.10.10.10.30
Наречие8.85.14.94.14.14.54.64.14.23.8
Предикатив21.2.80.90.60.80.70.70.60.80
Предлог9.87.79.510101011111111
Союз9.65.54.95.95.366.56.67.35.4
Междометие5.411.21.11.21.41.61.41.11.4
Вводное слово.90.40.20.20.30.30.20.20.20.30
Частица6.96.86.366.15.85.35.665.2
Причастие.501.11.41.41.81.81.71.82.11.7
Деепричастие.30.10.20.20.20.10.10.10.10.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая108.97
          .    точка106.67
          -    тире29.60
          !    восклицательный знак10.00
          ?    вопросительный знак12.47
          ...    многоточие3.75
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.02
          !!!    тройной воскл. знак0.05
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.37
          "    кавычка19.18
          ()    скобки1.49
          :    двоеточие7.09
          ;    точка с запятой0.69




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. Борис Акунин
 55
2. Данил Корецкий
 45
3. Кирилл Бенедиктов
 44
4. Дмитрий Дашко
 43
5. Александр Громов
 42
6. Виктор Косенков
 42
7. Александр Бушков
 42
8. Андрей Лазарчук
 42
9. Ян Валетов
 42
10. Александр Зорич
 42
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх