fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Самое Тихое Время Города
Авторы: Наталия Некрасова, Екатерина Кинн
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:800871
Слов в произведении (СВП):119014
Приблизительно страниц:403
Средняя длина слова, знаков:5.11
Средняя длина предложения (СДП), знаков:50.29
СДП авторского текста, знаков:63.62
СДП диалога, знаков:37.07
Доля диалогов в тексте:37.18%
Доля авторского текста в диалогах:10.24%
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:13379
Активный словарный запас (АСЗ):11982
Активный несловарный запас (АНСЗ):1397
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1211.43
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2900.20 —> 4918-е место в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:12144.50
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:27663 (23.24% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:91351 (76.76% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное29037 (31.79%)
          Прилагательное10641 (11.65%)
          Глагол22107 (24.20%)
          Местоимение-существительное9217 (10.09%)
          Местоименное прилагательное4350 (4.76%)
          Местоимение-предикатив9 (0.01%)
          Числительное (количественное)898 (0.98%)
          Числительное (порядковое)174 (0.19%)
          Наречие6479 (7.09%)
          Предикатив929 (1.02%)
          Предлог10813 (11.84%)
          Союз10580 (11.58%)
          Междометие1780 (1.95%)
          Вводное слово366 (0.40%)
          Частица7659 (8.38%)
          Причастие1346 (1.47%)
          Деепричастие378 (0.41%)
Служебных слов:45152 (49.43%)

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
Существительное36195386.8.011.5.2712.9229294.2.48123.21.1
Прилагательное4611141.61.2.01.17.032.1.443.77.2.86.112.91.7.39
Глагол381720138.5.041.7.17111.333173.41111.8.67
Местоимение-существительное8.86.4295.43.01.70.087.815.55.56.6812.45.11
Местоименное прилагательное175.35.61.91.5.00.23.081.4.412.11.7.13.062.4.41.05
Местоимение-предикатив.00.01.03.01.00.00.00.00.02.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.1.931.39.24.00.14.09.24.04.61.52.07.04.45.11.01
Числительное (порядковое).89.09.18.02.01.00.00.03.04.00.03.17.00.00.03.05.00
Наречие5.75.6195.41.3.00.53.033.8.584.74.5.56.085.1.82.26
Предикатив.74.351.8.78.28.00.04.00.44.14.58.62.15.02.54.03.00
Предлог59163.29.311.001.3.49.88.22.18.83.02.01.572.1.07
Союз188.723123.3.01.63.098.11.18.15.6.94.429.81.1.24
Междометие5.71.21.24.97.00.12.021.11.54.66.08.04.94.11.07
Вводное слово.43.18.59.49.13.00.06.01.26.03.25.39.05.00.31.03.00
Частица8.64.3285.91.8.00.87.074.7.815.35.4.47.236.6.58.17
Причастие5.81.7.58.20.31.00.02.00.32.042.4.44.14.01.19.18.04
Деепричастие.53.21.75.18.08.00.00.00.14.001.21.04.01.33.01.04

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
Существительное21182224262727282828
Прилагательное5.27.87.99.1101010101010
Глагол12272422201918181618
Местоимение-существительное1511976.36.15.95.65.84.4
Местоименное прилагательное23.43.83.94.144.24.344
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).60.70.70.801.80.80.70.60.80
Числительное (порядковое).20.10.20.10.20.00.10.10.10.20
Наречие6.77.56.35.44.94.65.34.85.14.9
Предикатив1.5.90.80.70.70.80.60.40.50.70
Предлог6.26.39.5109.49.810101110
Союз166.26.17.78.28.398.79.28.7
Междометие4.1.801.11.21.41.31.21.51.11.1
Вводное слово.70.40.30.20.30.20.20.20.10.30
Частица7.58.76.86.2665.95.66.16.3
Причастие.40.60.9011.31.21.61.61.51.5
Деепричастие.30.40.30.30.30.40.30.20.30.40

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая116.78
          .    точка100.22
          -    тире35.53
          !    восклицательный знак9.80
          ?    вопросительный знак13.42
          ...    многоточие10.15
          !..    воскл. знак с многоточием0.08
          ?..    вопр. знак с многоточием0.14
          !!!    тройной воскл. знак0.09
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.08
          "    кавычка12.08
          ()    скобки0.19
          :    двоеточие3.10
          ;    точка с запятой0.16




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».


Внимание! Это произведение писал не один автор, а два, поэтому анализ не может показать точные результаты из-за смешения авторских стилей. К тому же у Наталии Некрасовой и Екатерины Кинн пока не сформирован лингвистический паспорт, а значит этих авторов в списке результатов не будет в любом случае. Проверка авторства для данного произведения не может претендовать на верный результат.

АвторСовпадение с лингвопрофилем автора (в условных единицах)
1. Дмитрий Скирюк
 44
2. Олег Верещагин
 43
3. Виктор Косенков
 42
4. Анна Гурова
 42
5. Андрей Лазарчук
 42
6. Сергей Волков
 42
7. Вячеслав Рыбаков
 41
8. Александр Матюхин
 41
9. Олег Рой
 41
10. Марина и Сергей Дяченко
 41
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх