fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Чёрные бабочки
Автор: Сергей Волков
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:542887
Слов в произведении (СВП):75976
Приблизительно страниц:281
Средняя длина слова, знаков:5.59
Средняя длина предложения (СДП), знаков:73.01
СДП авторского текста, знаков:94.4
СДП диалога, знаков:48.02
Доля диалогов в тексте:30.5%
Доля авторского текста в диалогах:9.95%
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:13476
Активный словарный запас (АСЗ):11892
Активный несловарный запас (АНСЗ):1584
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1440.22
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3574.80 —> 200-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:15510 (20.41% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:60466 (79.59% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное20887 (34.54%)
          Прилагательное8146 (13.47%)
          Глагол12173 (20.13%)
          Местоимение-существительное4008 (6.63%)
          Местоименное прилагательное2802 (4.63%)
          Местоимение-предикатив9 (0.01%)
          Числительное (количественное)771 (1.28%)
          Числительное (порядковое)205 (0.34%)
          Наречие3220 (5.33%)
          Предикатив415 (0.69%)
          Предлог7652 (12.65%)
          Союз5640 (9.33%)
          Междометие1105 (1.83%)
          Вводное слово169 (0.28%)
          Частица3573 (5.91%)
          Причастие1804 (2.98%)
          Деепричастие203 (0.34%)
Служебных слов:25161 (41.61%)

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
Существительное5526539.18.021.9.7212133315.1.70109.2.61
Прилагательное6713161.71.1.00.45.061.6.334.85.9.86.032.12.6.48
Глагол3716179.38.4.051.5.338.2.8436132.8.387.33.5.55
Местоимение-существительное8.55.2173.92.1.00.67.094.585.12.8.36.276.8.50.06
Местоименное прилагательное1774.821.3.00.39.111.2.361.91.7.22.031.9.80.02
Местоимение-предикатив.00.00.05.00.00.00.00.00.00.00.00.02.00.00.03.00.00
Числительное (колич-ое)4.91.41.1.34.22.03.48.20.23.02.95.64.05.00.33.16.02
Числительное (порядковое)1.8.19.25.02.02.00.03.03.08.00.08.25.02.00.08.03.00
Наречие4.561531.00.30.052.7.384.32.6.44.133.41.5.20
Предикатив.77.481.2.47.25.00.06.00.19.02.33.59.13.03.63.11.00
Предлог62212.67.212.032.6.74.84.16.091.1.03.00.663.8.06
Союз1810176.93.3.02.92.096.3.617.34.2.91.146.61.7.20
Междометие5.41.3.8131.2.00.11.08.80.13.99.88.08.00.83.36.05
Вводное слово.53.16.48.19.06.00.00.00.06.09.23.31.03.00.20.02.00
Частица6.93.6193.31.1.001.2.142.6.473.85.1.41.224.61.1.13
Причастие1131.1.77.42.00.14.16.80.116.51.3.19.00.41.44.06
Деепричастие.53.30.44.09.08.00.03.00.14.00.84.17.00.00.22.05.00

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
Существительное20252628292930293132
Прилагательное8.88.69.510101211111212
Глагол15211921181817171715
Местоимение-существительное9.38.67.76.154.95.24.13.74.3
Местоименное прилагательное2.24.13.83.743.944.24.63.6
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)11.21.111.11.4.90.901.3.70
Числительное (порядковое).30.40.30.30.30.30.20.20.40.30
Наречие6.65.84.94.6444.24.34.43.7
Предикатив1.2.70.60.50.60.50.50.80.40.50
Предлог9.38.29.910111010121011
Союз126.26.66.56.97.37.37.77.38.1
Междометие4.9.601.31.21.31.31.51.21.21.5
Вводное слово.60.30.30.20.20.30.20.20.20.20
Частица7.46.85.84.45.24.84.64.53.94
Причастие1.41.92.12.22.22.42.732.42.6
Деепричастие.60.30.30.20.20.30.30.20.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая129.76
          .    точка64.39
          -    тире32.87
          !    восклицательный знак14.29
          ?    вопросительный знак7.36
          ...    многоточие12.56
          !..    воскл. знак с многоточием0.12
          ?..    вопр. знак с многоточием0.11
          !!!    тройной воскл. знак0.07
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.58
          "    кавычка21.60
          ()    скобки0.20
          :    двоеточие6.57
          ;    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. Сергей Волков
 53
2. Игорь Недозор
 46
3. Андрей Ерпылев
 44
4. Владимир Лещенко
 43
5. Данил Корецкий
 43
6. Альтс Геймер
 43
7. Андрей Фролов
 42
8. Михаил Зайцев
 42
9. Zотов
 42
10. Дмитрий Федотов
 42
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх