fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Суд Эрлика
Автор: Питер Нейл
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:80773
Слов в произведении (СВП):11877
Приблизительно страниц:42
Средняя длина слова, знаков:5.36
Средняя длина предложения (СДП), знаков:84.66
СДП авторского текста, знаков:107.65
СДП диалога, знаков:60.26
Доля диалогов в тексте:34.68%
Доля авторского текста в диалогах:6.48%
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:3043
Активный словарный запас (АСЗ):2912
Активный несловарный запас (АНСЗ):131
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1198.24
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2737.90 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:2628 (22.13% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:9249 (77.87% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное2871 (31.04%)
          Прилагательное997 (10.78%)
          Глагол2066 (22.34%)
          Местоимение-существительное878 (9.49%)
          Местоименное прилагательное655 (7.08%)
          Местоимение-предикатив1 (0.01%)
          Числительное (количественное)101 (1.09%)
          Числительное (порядковое)10 (0.11%)
          Наречие553 (5.98%)
          Предикатив70 (0.76%)
          Предлог1173 (12.68%)
          Союз868 (9.38%)
          Междометие206 (2.23%)
          Вводное слово18 (0.19%)
          Частица742 (8.02%)
          Причастие239 (2.58%)
          Деепричастие40 (0.43%)
Служебных слов:4581 (49.53%)

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
Существительное4016409.99.9.001.3.1011.5828277.1.00139.31.5
Прилагательное496.3141.5.97.00.68.001.3.293.66.21.1.002.61.9.10
Глагол3816211615.001.2.008.3.8837132.4.29123.3.29
Местоимение-существительное8.57.4303.12.9.00.68.105.61.15.24.7.49.7810.39.10
Местоименное прилагательное2977.81.91.5.00.19.001.7.782.31.9.19.103.91.1.00
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.10.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.5.391.3.19.19.00.19.00.29.001.21.1.00.00.88.10.00
Числительное (порядковое).58.00.19.10.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.10.00.00
Наречие4.37.1154.51.3.00.58.003.584.52.6.19.105.6.68.10
Предикатив.68.392.2.58.19.00.19.00.19.00.58.19.10.00.49.00.00
Предлог55151.91017.001.7.29.39.00.101.6.00.00.973.1.00
Союз137.3169.55.4.00.78.108.5.686.65.58.197.6.88.29
Междометие5.5.97.584.31.9.00.00.001.2.101.31.6.19.101.4.19.10
Вводное слово.10.00.29.19.10.00.00.00.19.00.00.29.19.00.19.00.00
Частица6.44.5315.62.001.2.002.3.495.84.8.49.005.2.88.49
Причастие8.21.81.31.1.88.00.00.00.78.106.2.68.10.00.19.19.00
Деепричастие.39.10.29.29.39.00.10.00.19.001.4.29.00.00.39.10.00

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
Существительное15182223232829302726
Прилагательное5.37.2107.78.88.37.69.98.912
Глагол13222426211717161616
Местоимение-существительное18119.29.27.46.94.77.15.25.8
Местоименное прилагательное45.84.55.265.47.13.567.5
Местоимение-предикатив.10.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)11.4.70.70.50.60.60.701.2.60
Числительное (порядковое).40.00.10.00.10.10.00.20.00.00
Наречие7.87.65.63.53.75.73.43.94.23
Предикатив1.31.50.50.40.70.80.20.40.60
Предлог8.68.36.97.8101210111211
Союз116.76.66.78.56.77.17.46.56.4
Междометие6.6.50.201.61.212.9.501.81.7
Вводное слово.10.70.40.00.00.00.00.40.00.20
Частица5.897.46.86.15.56.85.77.55.6
Причастие.70.80.801.52.51.22.93.432.1
Деепричастие1.1.00.00.20.40.40.00.40.40.40

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая122.42
          .    точка60.62
          -    тире25.17
          !    восклицательный знак5.22
          ?    вопросительный знак5.73
          ...    многоточие13.81
          !..    воскл. знак с многоточием0.34
          ?..    вопр. знак с многоточием0.76
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.76
          "    кавычка1.52
          ()    скобки0.08
          :    двоеточие3.37
          ;    точка с запятой0.59




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. Питер Нейл
 31
2. Владимир Свержин
 31
3. Елена Хаецкая
 30
4. Павел Молитвин
 29
5. Наталия Ипатова
 29
6. Александр Бушков
 29
7. Марьяна Сурикова
 29
8. Ник Перумов
 29
9. Андрей Легостаев
 29
10. Дмитрий Воронин
 29
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх