fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Закон о тюрьмах
Автор: Николай Желунов
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:171770
Слов в произведении (СВП):24729
Приблизительно страниц:85
Средняя длина слова, знаков:5.19
Средняя длина предложения (СДП), знаков:59.35
СДП авторского текста, знаков:76.01
СДП диалога, знаков:45.03
Доля диалогов в тексте:40.9%
Доля авторского текста в диалогах:12.87%
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:5212
Активный словарный запас (АСЗ):4997
Активный несловарный запас (АНСЗ):215
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1246.76
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2861.10 —> 5440-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:4919 (19.89% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:19810 (80.11% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное6847 (34.56%)
          Прилагательное2286 (11.54%)
          Глагол4643 (23.44%)
          Местоимение-существительное1911 (9.65%)
          Местоименное прилагательное928 (4.68%)
          Местоимение-предикатив1 (0.01%)
          Числительное (количественное)255 (1.29%)
          Числительное (порядковое)32 (0.16%)
          Наречие1037 (5.23%)
          Предикатив177 (0.89%)
          Предлог2460 (12.42%)
          Союз1708 (8.62%)
          Междометие358 (1.81%)
          Вводное слово42 (0.21%)
          Частица1184 (5.98%)
          Причастие443 (2.24%)
          Деепричастие49 (0.25%)
Служебных слов:8641 (43.62%)

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
Существительное482158117.5.002.1.42101.131335.2.19106.7.75
Прилагательное5312151.5.98.00.33.051.5.373.64.91.1.091.92.14
Глагол421720149.7.002.2.19101.143133.8.337.93.37
Местоимение-существительное8.86.4326.32.8.05.61.005.1.944.84.1.56.339.7.47.14
Местоименное прилагательное196.25.31.4.84.00.37.051.1.372.21.5.19.002.56.00
Местоимение-предикатив.00.00.05.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)5.3.941.2.14.19.00.23.09.19.141.2.56.14.00.51.42.00
Числительное (порядковое).79.09.09.00.05.00.00.00.00.00.00.09.00.00.23.05.00
Наречие4.73.9154.3.79.00.28.092.2.3742.8.42.003.5.75.14
Предикатив.65.841.4.61.14.00.28.00.42.19.47.56.14.05.28.05.00
Предлог67152.19.411.002.3.28.56.23.001.2.05.00.843.00
Союз137.421102.9.00.84.095.3.285.92.8.65.1451.2.28
Междометие61.11.44.79.00.09.00.65.14.47.65.05.00.47.28.05
Вводное слово.19.14.37.23.19.00.05.00.14.00.09.09.09.00.19.00.00
Частица6.63.5225.41.5.001.4.052.2.512.73.37.093.8.23.14
Причастие9.72.1.42.47.37.00.00.00.89.054.5.37.09.05.37.47.05
Деепричастие.65.05.33.05.05.00.00.00.09.00.56.14.05.00.14.05.00

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
Существительное25212427273229303132
Прилагательное6.78.28.189.99.88.89.61011
Глагол16272521211719171816
Местоимение-существительное16119.28.37.36.15.85.65.55.4
Местоименное прилагательное2.63.44.33.54.23.74.34.33.33.7
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).701.211.311.11.11.21.80
Числительное (порядковое).10.20.20.00.00.30.10.20.00.30
Наречие5.85.84.14.73.43.93.83.34.33.2
Предикатив1.9.90.70.60.80.40.60.20.50.40
Предлог6.75.89.511121111131212
Союз8.45.95.45.76.35.98.57.56.97.7
Междометие2.8.901.21.41.31.5.701.71.11.2
Вводное слово.50.20.10.00.20.10.30.10.00.20
Частица6.67.365.34.443.63.53.93.9
Причастие.801.11.31.51.32.12.22.71.82.3
Деепричастие.10.20.00.40.20.30.00.50.30.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая129.73
          .    точка81.52
          -    тире39.43
          !    восклицательный знак11.69
          ?    вопросительный знак15.77
          ...    многоточие9.46
          !..    воскл. знак с многоточием0.20
          ?..    вопр. знак с многоточием0.08
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.69
          "    кавычка5.86
          ()    скобки1.70
          :    двоеточие3.68
          ;    точка с запятой1.94




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. Марина и Сергей Дяченко
 37
2. Сергей Волков
 36
3. Анна Гурова
 36
4. Олег Верещагин
 35
5. Дмитрий Емец
 35
6. Александр Варго
 35
7. Николай Желунов
 35
8. Елена Хаецкая
 35
9. Александр Матюхин
 35
10. Олег Синицын
 35
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх