fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Норвуд
Автор: Максим Майнер
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:639291
Слов в произведении (СВП):92759
Приблизительно страниц:328
Средняя длина слова, знаков:5.34
Средняя длина предложения (СДП), знаков:71.69
СДП авторского текста, знаков:97.07
СДП диалога, знаков:45.34
Доля диалогов в тексте:31.19%
Доля авторского текста в диалогах:10.7%
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:8475
Активный словарный запас (АСЗ):8139
Активный несловарный запас (АНСЗ):336
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1170.66
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2558.99 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:21631 (23.32% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:71128 (76.68% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное21983 (30.91%)
          Прилагательное7428 (10.44%)
          Глагол18218 (25.61%)
          Местоимение-существительное6520 (9.17%)
          Местоименное прилагательное3910 (5.50%)
          Местоимение-предикатив16 (0.02%)
          Числительное (количественное)944 (1.33%)
          Числительное (порядковое)148 (0.21%)
          Наречие4861 (6.83%)
          Предикатив754 (1.06%)
          Предлог8566 (12.04%)
          Союз7329 (10.30%)
          Междометие1802 (2.53%)
          Вводное слово305 (0.43%)
          Частица5909 (8.31%)
          Причастие1539 (2.16%)
          Деепричастие324 (0.46%)
Служебных слов:34681 (48.76%)

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
Существительное3415489.28.1.001.3.17121.226287.39146.2.72
Прилагательное425.2152.21.3.00.42.011.8.513.65.71.6.1131.20
Глагол4517251210.072.6.31111.737184.7.32113.3.56
Местоимение-существительное6.26.6283.72.4.01.81.076.514.63.7.43.4311.41.20
Местоименное прилагательное204.96.22.61.2.00.37.052.412.31.8.27.102.7.56.05
Местоимение-предикатив.01.00.01.02.00.00.00.00.01.00.01.00.01.00.01.00.00
Числительное (колич-ое)4.51.31.1.17.29.04.04.02.07.101.3.94.10.04.63.19.01
Числительное (порядковое)1.2.06.20.00.00.00.00.00.05.00.10.06.01.00.04.02.00
Наречие4.75.91851.1.06.72.043.5.564.23.7.87.155.8.92.12
Предикатив1.342.3.83.36.00.05.01.50.07.47.58.17.02.62.10.01
Предлог601238.813.001.8.681.1.12.061.06.01.212.6.16
Союз147.519114.001.3.177.4.996.85.4.62.727.31.3.31
Междометие5.31.62.74.11.5.00.09.011.8.211.31.5.10.021.2.25.15
Вводное слово.47.36.65.60.17.00.00.01.17.07.22.27.05.00.37.02.01
Частица7.33.6344.21.7.011.1.043.5.663.74.9.43.205.3.71.20
Причастие7.91.31.1.65.39.00.02.01.91.023.7.93.30.05.32.20.02
Деепричастие.57.20.39.31.10.00.01.00.12.091.4.15.01.04.41.05.01

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
Существительное17212124252625252625
Прилагательное8.36.77.887.77.57.87.78.89
Глагол14242523212120212019
Местоимение-существительное13118.77.56.565.86.25.65.8
Местоименное прилагательное2.24.54.43.74.14.84.84.74.54.5
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.11.2.7011.901.1.901.11
Числительное (порядковое).20.20.10.20.10.10.10.40.00.10
Наречие7.15.95.54.84.75.15.25.45.15.3
Предикатив1.91.80.70.60.60.70.70.50.70
Предлог7.27.48.49.99.89.5109.69.810
Союз126.96.77.48.18.18.88.78.49.1
Междометие511.11.31.92.22.32.52.11.9
Вводное слово1.1.50.30.30.10.20.10.20.20.20
Частица7.67.87.576.86.45.95.55.75.8
Причастие.9011.31.71.81.82.11.71.92.1
Деепричастие1.2.30.30.20.30.30.30.20.40.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая123.46
          .    точка70.55
          -    тире43.42
          !    восклицательный знак8.65
          ?    вопросительный знак9.17
          ...    многоточие8.54
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.01
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.08
          "    кавычка2.05
          ()    скобки0.02
          :    двоеточие2.30
          ;    точка с запятой0.03




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 Максима Майнера 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. Алексей Верт
 39
2. Игорь Шенгальц
 38
3. Галина Романова
 38
4. Игорь Конычев
 38
5. Александра Лисина
 38
6. Владислав Выставной
 38
7. Марьяна Сурикова
 38
8. Дмитрий Дашко
 38
9. Виталий Зыков
 38
10. Катерина Полянская
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх