fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Выбор жизни
Автор: Марик Лернер
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:555644
Слов в произведении (СВП):81214
Приблизительно страниц:289
Средняя длина слова, знаков:5.38
Средняя длина предложения (СДП), знаков:53.36
СДП авторского текста, знаков:57.48
СДП диалога, знаков:41.49
Доля диалогов в тексте:20.01%
Доля авторского текста в диалогах:14.17%
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:10552
Активный словарный запас (АСЗ):10066
Активный несловарный запас (АНСЗ):486
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1364.05
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3118.24 —> 2238-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:19514 (24.03% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:61700 (75.97% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное20358 (33.00%)
          Прилагательное8193 (13.28%)
          Глагол13867 (22.47%)
          Местоимение-существительное4275 (6.93%)
          Местоименное прилагательное2817 (4.57%)
          Местоимение-предикатив12 (0.02%)
          Числительное (количественное)1004 (1.63%)
          Числительное (порядковое)201 (0.33%)
          Наречие4211 (6.82%)
          Предикатив799 (1.29%)
          Предлог8465 (13.72%)
          Союз6855 (11.11%)
          Междометие1495 (2.42%)
          Вводное слово169 (0.27%)
          Частица6087 (9.87%)
          Причастие1247 (2.02%)
          Деепричастие273 (0.44%)
Служебных слов:30448 (49.35%)

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
Существительное38194075.2.012.1.39121.935296.1.33195.76
Прилагательное518.1171.71.1.01.45.012.5.475.46.31.5.193.41.8.20
Глагол3417196.95.071.8.399.21.730154.04112.2.56
Местоимение-существительное6.57.9162.81.9.00.69.095.464.32.5.30.169.82.14
Местоименное прилагательное184.65.2.72.83.01.27.101.241.61.4.30.013.2.45.01
Местоимение-предикатив.00.00.06.00.00.00.00.00.00.00.00.01.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)5.91.31.3.29.36.01.40.06.36.101.3.69.16.04.88.19.01
Числительное (порядковое)1.5.10.36.00.01.00.03.00.06.01.10.30.01.00.14.06.01
Наречие5.38162.71.3.03.55.092.6.954.44.7.65.076.61.1.14
Предикатив1.1.722.5.73.30.00.09.00.45.06.721.20.001.2.06.03
Предлог67194.3712.012.8.931.17.231.2.06.03.632.6.14
Союз199.42084.001.2.166.51.594.9.90.23111.26
Междометие5.51.81.941.5.00.14.011.4.301.31.3.14.011.2.33.04
Вводное слово.30.10.52.23.06.00.00.00.07.04.23.32.04.00.16.03.00
Частица9.36.4353.41.8.001.7.075.8976.2.79.3361.2.45
Причастие6.71.21.2.24.34.00.10.00.65.003.7.75.19.01.42.13.03
Деепричастие.55.19.65.17.13.00.01.01.19.071.29.00.00.29.04.00

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
Существительное14212325272829282929
Прилагательное8.69.610111110119.91011
Глагол12182020171818181818
Местоимение-существительное108.35.84.63.93.93.43.23.23.5
Местоименное прилагательное2.85.13.53.63.23.72.93.63.33.3
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.10.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.51.51.51.11.11.211.31.51
Числительное (порядковое).40.40.30.10.20.20.20.10.40.30
Наречие8.56.95.24.54.74.34.14.34.53.8
Предикатив1.71.21.1.90.90.70.90.90.70.70
Предлог108.71011111110111111
Союз1576.87.38.78.79.17.77.87.8
Междометие41.11.31.81.81.91.82.31.51.6
Вводное слово.60.20.20.10.20.10.20.10.10.20
Частица9.19.48.877.26.16.77.96.76.5
Причастие.501.21.21.41.81.51.82.122.2
Деепричастие.70.30.20.30.30.40.30.30.30.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая96.36
          .    точка113.55
          -    тире19.29
          !    восклицательный знак3.04
          ?    вопросительный знак7.99
          ...    многоточие1.12
          !..    воскл. знак с многоточием0.01
          ?..    вопр. знак с многоточием0.02
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.09
          "    кавычка5.13
          ()    скобки0.42
          :    двоеточие1.43
          ;    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. Марик Лернер
 55
2. Виктор Точинов
 38
3. Алекс Каменев
 38
4. Алексей Евтушенко
 38
5. Михаил Михеев
 38
6. Алексей Алексеевич Волков
 38
7. Владимир Кучеренко
 37
8. Сергей Вольнов
 37
9. Артём Каменистый
 37
10. Сергей Александрович Калашников
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх