fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Стажёр
Автор: Дмитрий Дашко
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:475715
Слов в произведении (СВП):69243
Приблизительно страниц:246
Средняя длина слова, знаков:5.36
Средняя длина предложения (СДП), знаков:52.02
СДП авторского текста, знаков:60.77
СДП диалога, знаков:39.29
Доля диалогов в тексте:30.85%
Доля авторского текста в диалогах:9.62%
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:10693
Активный словарный запас (АСЗ):10167
Активный несловарный запас (АНСЗ):526
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1356.72
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3222.16 —> 1439-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:15665 (22.62% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:53578 (77.38% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное16895 (31.53%)
          Прилагательное6192 (11.56%)
          Глагол13517 (25.23%)
          Местоимение-существительное5673 (10.59%)
          Местоименное прилагательное2732 (5.10%)
          Местоимение-предикатив23 (0.04%)
          Числительное (количественное)763 (1.42%)
          Числительное (порядковое)148 (0.28%)
          Наречие3028 (5.65%)
          Предикатив533 (0.99%)
          Предлог6730 (12.56%)
          Союз4718 (8.81%)
          Междометие1154 (2.15%)
          Вводное слово168 (0.31%)
          Частица4700 (8.77%)
          Причастие975 (1.82%)
          Деепричастие153 (0.29%)
Служебных слов:26051 (48.62%)

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
Существительное371853116.4.021.6.299.91.327225.5.27154.5.51
Прилагательное506.31521.1.00.22.031.5.343.94.41.5.093.11.7.19
Глагол401823158.8.171.9.228.11.336163.9.44122.9.46
Местоимение-существительное9.88324.92.9.00.65.156.4.847.54.5.62.1912.51.10
Местоименное прилагательное195.16.22.6.86.00.44.051.2.502.41.5.24.033.2.46.05
Местоимение-предикатив.03.05.10.02.00.00.00.00.02.00.02.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.51.31.2.62.33.02.33.05.60.021.2.80.15.00.56.21.00
Числительное (порядковое)1.4.10.33.02.03.00.00.02.09.02.07.19.02.00.10.02.00
Наречие3.84.8154.21.3.03.48.072.623.52.7.68.075.2.82.09
Предикатив.84.412.3.77.29.02.02.00.34.03.39.77.22.00.58.05.00
Предлог56183.71213.022.4.92.74.10.141.2.05.00.602.3.10
Союз136.81793.3.03.99.095.5.566.94.86.368.4.77.10
Междометие5.71.21.25.11.3.00.12.07.89.101.2.86.21.021.19.02
Вводное слово.41.19.46.46.14.00.00.02.14.03.15.15.07.00.27.02.00
Частица8.34.83451.7.001.9.092.6.756.26.70.175.1.82.15
Причастие7.51.4.51.43.22.00.12.03.44.033.3.51.14.00.36.14.03
Деепричастие.41.15.41.19.14.00.00.02.14.09.44.10.02.00.26.02.02

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
Существительное18192325262630282928
Прилагательное7.47.87.999.6109.4109.59.9
Глагол14262422212018181917
Местоимение-существительное16109.68.65.966.35.66.45.8
Местоименное прилагательное2.94.44.54.43.73.93.94.144
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.11.211.11.31.21.21.11.11
Числительное (порядковое).30.20.20.20.20.10.20.20.30.10
Наречие6.85.643.73.544.43.83.34.4
Предикатив1.51.70.80.70.60.70.30.50.50
Предлог8.87.29.310111010111012
Союз9.56.76.25.76.57.16.77.26.76.7
Междометие31.31.31.31.721.51.81.61.8
Вводное слово.80.20.30.20.20.10.10.10.10.10
Частица7.9876.776.55.96.96.27.1
Причастие.80111.11.41.71.91.81.81.8
Деепричастие.50.10.20.20.20.20.30.10.30.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая111.68
          .    точка112.60
          -    тире23.34
          !    восклицательный знак3.84
          ?    вопросительный знак10.09
          ...    многоточие1.44
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.04
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.22
          "    кавычка11.13
          ()    скобки0.55
          :    двоеточие6.22
          ;    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. Дмитрий Дашко
 54
2. Никита Аверин
 43
3. Сергей Вольнов
 43
4. Вячеслав Шалыгин
 43
5. Владислав Жеребьёв
 43
6. Виктор Точинов
 43
7. Артём Тихомиров
 43
8. Дмитрий Янковский
 42
9. Борис Акунин
 42
10. Данил Корецкий
 42
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх