fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Папа
Автор: Сергей Давиденко
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:335113
Слов в произведении (СВП):48139
Приблизительно страниц:166
Средняя длина слова, знаков:5.2
Средняя длина предложения (СДП), знаков:48.79
СДП авторского текста, знаков:58.17
СДП диалога, знаков:39.17
Доля диалогов в тексте:39.81%
Доля авторского текста в диалогах:14.9%
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:7566
Активный словарный запас (АСЗ):7210
Активный несловарный запас (АНСЗ):356
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1242.35
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2893.35 —> 5000-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:10319 (21.44% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:37820 (78.56% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное12440 (32.89%)
          Прилагательное3583 (9.47%)
          Глагол9613 (25.42%)
          Местоимение-существительное4682 (12.38%)
          Местоименное прилагательное2179 (5.76%)
          Местоимение-предикатив2 (0.01%)
          Числительное (количественное)356 (0.94%)
          Числительное (порядковое)45 (0.12%)
          Наречие2209 (5.84%)
          Предикатив274 (0.72%)
          Предлог4662 (12.33%)
          Союз3098 (8.19%)
          Междометие724 (1.91%)
          Вводное слово104 (0.27%)
          Частица2451 (6.48%)
          Причастие749 (1.98%)
          Деепричастие205 (0.54%)
Служебных слов:18107 (47.88%)

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
Существительное391561119.3.021.059.9.6927234.2.359.63.61.1
Прилагательное434171.8.74.00.20.051.6.203.73.6.40.002.11.2.32
Глагол4917191611.021.9.209.8142143.9.209.54.1.77
Местоимение-существительное9.88.84663.3.00.57.027.9.7274.6.67.3211.55.32
Местоименное прилагательное247.16.621.3.00.35.071.4.272.41.3.40.022.3.89.02
Местоимение-предикатив.00.00.02.02.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.8.371.3.30.22.00.27.07.07.02.62.37.02.00.27.07.02
Числительное (порядковое).77.02.05.05.00.00.00.00.00.00.02.07.00.00.02.02.00
Наречие3.84.3185.71.4.00.32.002.8.323.82.3.50.072.7.99.17
Предикатив.45.321.3.55.12.00.05.00.30.12.35.35.05.00.30.00.02
Предлог64123.31114.001.4.40.74.12.101.1.07.00.503.7.02
Союз125.316124.00.52.105.3.605.73.41.4061.1.27
Междометие6.84.675.11.4.00.12.00.47.05.57.52.22.00.47.15.20
Вводное слово.32.07.35.52.12.00.05.00.15.02.25.22.10.02.15.00.02
Частица6.83.1235.31.3.001.2.052.6.504.84.3.52.074.1.77.00
Причастие101.1.62.30.32.00.00.00.27.002.6.72.20.00.47.22.00
Деепричастие.55.201.15.12.00.00.00.12.021.9.17.02.02.30.02.02

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
Существительное19192428292929312930
Прилагательное5.16.86.97.287.88.38.39.19.5
Глагол12292622211919182018
Местоимение-существительное23128.88.17.17.27.46.16.24.8
Местоименное прилагательное3.24.24.24.14.94.54.95.755.2
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).50.70.90.90.90.60.70.70.801.1
Числительное (порядковое).10.10.10.10.00.20.10.10.00.20
Наречие6.56.34.73.63.74.14.14.14.63.7
Предикатив1.3.60.60.60.50.30.50.40.30.30
Предлог7.26.99.711111111111112
Союз105.45.56.46.66.77.26.16.55.8
Междометие3.4.801.21.51.51.31.11.41.21.6
Вводное слово.70.20.20.20.00.20.20.10.00.10
Частица6.275.94.74.14.83.54.73.54.9
Причастие.70.601.31.31.72.322.32.62.5
Деепричастие1.50.30.30.30.40.30.30.20.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая115.31
          .    точка113.23
          -    тире31.70
          !    восклицательный знак5.75
          ?    вопросительный знак11.49
          ...    многоточие9.12
          !..    воскл. знак с многоточием0.06
          ?..    вопр. знак с многоточием0.08
          !!!    тройной воскл. знак0.25
          ?!    вопр. знак с восклицанием2.06
          "    кавычка14.19
          ()    скобки2.87
          :    двоеточие2.43
          ;    точка с запятой0.00




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. Сергей Давиденко
 54
2. Александр Варго
 39
3. Иван Сербин
 38
4. Александр Матюхин
 38
5. Альбина Нури
 37
6. Диана Удовиченко
 37
7. Олег Рой
 37
8. Дмитрий Емец
 37
9. Анна Гурова
 37
10. Марина и Сергей Дяченко
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх