fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Паутина Старого Города
Автор: Алека Вольских
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:178667
Слов в произведении (СВП):26824
Приблизительно страниц:90
Средняя длина слова, знаков:5.11
Средняя длина предложения (СДП), знаков:49.23
СДП авторского текста, знаков:54.95
СДП диалога, знаков:37.78
Доля диалогов в тексте:25.62%
Доля авторского текста в диалогах:12.7%
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:4373
Активный словарный запас (АСЗ):4185
Активный несловарный запас (АНСЗ):188
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1077.99
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2413.64 —> 10965-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:6321 (23.56% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:20503 (76.44% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное5840 (28.48%)
          Прилагательное1940 (9.46%)
          Глагол5197 (25.35%)
          Местоимение-существительное2179 (10.63%)
          Местоименное прилагательное1201 (5.86%)
          Местоимение-предикатив5 (0.02%)
          Числительное (количественное)309 (1.51%)
          Числительное (порядковое)44 (0.21%)
          Наречие1421 (6.93%)
          Предикатив230 (1.12%)
          Предлог2615 (12.75%)
          Союз1983 (9.67%)
          Междометие449 (2.19%)
          Вводное слово120 (0.59%)
          Частица1758 (8.57%)
          Причастие266 (1.30%)
          Деепричастие51 (0.25%)
Служебных слов:10361 (50.53%)

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
Существительное2814499.97.8.002.1.23101.128224.1.84143.8.70
Прилагательное395.5121.8.79.00.79.001.9.284.45.1.65.142.9.98.14
Глагол3713191312.142.19111.540194.4.37111.6.23
Местоимение-существительное8.77.6327.94.001.2.008.11.75.74.7.89.6112.42.05
Местоименное прилагательное245.77.21.81.3.00.51.141.4.334.42.37.052.7.28.00
Местоимение-предикатив.00.00.09.00.00.00.00.00.00.00.05.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)6.1.791.2.42.28.00.51.05.14.001.4.84.05.09.65.05.05
Числительное (порядковое)1.1.09.14.05.00.00.05.00.05.00.00.28.00.00.14.05.00
Наречие4.54.5217.21.9.00.37.003.1.794.83.4.33.095.5.51.19
Предикатив.84.282.4.75.42.05.09.00.56.19.42.47.14.00.70.09.00
Предлог63141.91216.002.5.93.84.14.331.3.09.00.751.9.09
Союз136.620123.3.051.2.057.4.936.65.21.1.937.7.70.09
Междометие5.1.931.24.84.00.00.001.5.23.891.7.14.14.70.05.05
Вводное слово.65.37.93.65.28.00.00.00.56.00.14.51.00.00.93.05.00
Частица8.34.53161.9.001.3.054.11.165.3.28.376.91.2.14
Причастие4.7.93.51.19.37.00.09.00.56.002.6.51.14.05.42.09.00
Деепричастие.28.14.42.09.05.00.00.00.05.05.70.14.00.05.19.00.00

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
Существительное16172124242624242529
Прилагательное676.87.87.27.787.997.8
Глагол15252421222119192018
Местоимение-существительное15119.88.97.166.36.56.15.8
Местоименное прилагательное2.94.34.75.44.74.74.85.66.54.9
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.10.00.00.00
Числительное (колич-ое).901.311.21.41.61.1.901.41.5
Числительное (порядковое).30.20.10.10.20.20.10.10.00.30
Наречие7.37.74.85.35.14.74.75.44.45.6
Предикатив1.5.90.90.801.90.50.60.20.60
Предлог8.66.61110101012131011
Союз127.47.36.67.888.77.37.46.2
Междометие5.1.9011.31.41.41.61.61.71.2
Вводное слово1.1.80.50.20.10.20.60.60.20.20
Частица7.98.27.15.86.27.16.15.96.76
Причастие.50.90.801.11.1.801.61.11.11.7
Деепричастие.40.20.00.20.20.30.40.10.20.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая107.48
          .    точка103.38
          -    тире37.80
          !    восклицательный знак9.36
          ?    вопросительный знак15.40
          ...    многоточие4.40
          !..    воскл. знак с многоточием0.15
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.22
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.01
          "    кавычка11.26
          ()    скобки0.04
          :    двоеточие5.67
          ;    точка с запятой0.75




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. Алека Вольских
 38
2. Олег Рой
 35
3. Альбина Нури
 35
4. Марина и Сергей Дяченко
 35
5. Анна Гурова
 34
6. Рута Шейл
 34
7. Ольга Онойко
 34
8. Татьяна Леванова
 34
9. Александр Матюхин
 34
10. Дмитрий Емец
 34
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх