fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Погружение
Автор: Михаил Халецкий
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:236293
Слов в произведении (СВП):36750
Приблизительно страниц:122
Средняя длина слова, знаков:5.01
Средняя длина предложения (СДП), знаков:56.43
СДП авторского текста, знаков:61.09
СДП диалога, знаков:39.24
Доля диалогов в тексте:14.87%
Доля авторского текста в диалогах:6.41%
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:6256
Активный словарный запас (АСЗ):5813
Активный несловарный запас (АНСЗ):443
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1170.28
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2713.65 отсутствует 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:10290 (28.00% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:26460 (72.00% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное7750 (29.29%)
          Прилагательное2883 (10.90%)
          Глагол6579 (24.86%)
          Местоимение-существительное3431 (12.97%)
          Местоименное прилагательное1601 (6.05%)
          Местоимение-предикатив3 (0.01%)
          Числительное (количественное)465 (1.76%)
          Числительное (порядковое)80 (0.30%)
          Наречие1958 (7.40%)
          Предикатив350 (1.32%)
          Предлог3593 (13.58%)
          Союз3285 (12.41%)
          Междометие774 (2.93%)
          Вводное слово149 (0.56%)
          Частица2907 (10.99%)
          Причастие325 (1.23%)
          Деепричастие80 (0.30%)
Служебных слов:15823 (59.80%)

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
Существительное281335138.7.001.6.28101.427244.6.60143.50
Прилагательное395.2122.81.4.00.53.002.1.284.14.81.2.063.5.91.22
Глагол331323147.1.032.5.508.8.8534174.6.35121.3.28
Местоимение-существительное8.29366.33.2.001.2.039.917.36.1.97.7812.41.09
Местоименное прилагательное196.75.52.71.5.00.53.221.4.5022.8.50.063.41.09
Местоимение-предикатив.00.03.06.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)51.21.9.63.31.00.28.09.22.062.1.66.09.06.60.16.00
Числительное (порядковое)1.5.06.16.03.00.00.00.06.06.03.06.31.00.00.00.00.00
Наречие4.15.7176.91.5.00.78.033.4.604.53.4.97.195.3.72.13
Предикатив1.1.562.11.47.00.06.00.38.13.28.69.22.031.3.03.00
Предлог531551115.032.4.881.5.13.351.8.13.061.61.3.03
Союз126.221153.5.001.2.197.91.68.77.82.2.5611.50.35
Междометие7.31.31.15.61.3.00.25.001.4.601.11.7.13.131.8.03.03
Вводное слово.31.47.381.1.13.00.06.00.53.00.44.41.09.00.31.03.03
Частица7.86.1268.72.6.002.3.065.51.36.69.2.88.389.3.56.19
Причастие4.4.56.50.25.09.00.09.00.25.092.56.13.00.16.13.00
Деепричастие.16.06.28.16.13.00.00.00.16.03.85.09.03.00.35.00.06

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
Существительное13161921232624252423
Прилагательное5.16.27.98.598.299.18.38.4
Глагол13202021191817172017
Местоимение-существительное1512111087.87.97.98.27.9
Местоименное прилагательное2.24.44.34.744.44.95.44.84.9
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).601.41.21.31.421.31.31.41.4
Числительное (порядковое).10.20.10.30.50.20.10.20.20.30
Наречие6.27.65.45.45.34.54.64.84.45.9
Предикатив1.91.51.1.80.50.90.70.60.60.70
Предлог7.58.59.59.3121012109.112
Союз179.386.788.17.58.597.9
Междометие5.91.21.41.71.91.71.91.71.51.6
Вводное слово1.1.70.50.30.20.40.40.20.50.20
Частица11109.47.66.15.87.676.87.4
Причастие.40.50.50.90.701.21.51.11.31.2
Деепричастие.40.30.20.30.10.30.10.40.10.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая114.20
          .    точка88.46
          -    тире23.95
          !    восклицательный знак6.15
          ?    вопросительный знак12.19
          ...    многоточие12.22
          !..    воскл. знак с многоточием0.08
          ?..    вопр. знак с многоточием1.31
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.35
          "    кавычка12.98
          ()    скобки0.68
          :    двоеточие8.98
          ;    точка с запятой1.25




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! У Михаила Халецкого пока не сформирован лингвистический паспорт, а значит этого автора 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. Олег Рой
 36
2. Катерина Полянская
 35
3. Вячеслав Рыбаков
 35
4. Андрей Уланов
 34
5. Ольга Миклашевская
 34
6. Александр Щёголев
 34
7. Сергей Вольнов
 34
8. Алексей Верт
 34
9. Борис Акунин
 34
10. Вера Ковальчук
 34
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх