fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Долг платежом красен
Автор: Арина Алисон
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:704473
Слов в произведении (СВП):105340
Приблизительно страниц:361
Средняя длина слова, знаков:5.17
Средняя длина предложения (СДП), знаков:72.01
СДП авторского текста, знаков:78.94
СДП диалога, знаков:58.19
Доля диалогов в тексте:27.02%
Доля авторского текста в диалогах:13.81%
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:10041
Активный словарный запас (АСЗ):9281
Активный несловарный запас (АНСЗ):760
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1145.95
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2612.48 отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:9744.76
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:24709 (23.46% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:80631 (76.54% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное25217 (31.27%)
          Прилагательное7098 (8.80%)
          Глагол20818 (25.82%)
          Местоимение-существительное9175 (11.38%)
          Местоименное прилагательное4322 (5.36%)
          Местоимение-предикатив8 (0.01%)
          Числительное (количественное)1246 (1.55%)
          Числительное (порядковое)158 (0.20%)
          Наречие4111 (5.10%)
          Предикатив566 (0.70%)
          Предлог11141 (13.82%)
          Союз9412 (11.67%)
          Междометие1686 (2.09%)
          Вводное слово237 (0.29%)
          Частица6474 (8.03%)
          Причастие1594 (1.98%)
          Деепричастие436 (0.54%)
Служебных слов:42891 (53.19%)

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
Существительное361246157.6.001.7.238.4131335.5.39134.8.79
Прилагательное313.2152.84.01.32.051.4.304.16.88.112.6.85.33
Глагол401327188.9.032.6.297.7.8738204.1.24113.50
Местоимение-существительное117.9334.92.3.01.83.035.9.5785.7.70.5111.77.19
Местоименное прилагательное243.45.82.90.00.27.02.90.3321.6.25.002.4.44.10
Местоимение-предикатив.00.00.03.01.00.00.00.00.00.00.00.01.00.00.01.00.00
Числительное (колич-ое)5.21.22.48.40.00.15.00.30.011.11.1.09.00.41.25.01
Числительное (порядковое).99.10.19.01.03.00.03.00.02.00.02.06.00.00.14.02.00
Наречие3.44.8144.80.00.38.001.8.383.22.8.53.053.78.15
Предикатив.57.212.45.11.00.06.01.13.02.33.59.13.01.45.05.00
Предлог64124.71314.012.7.581.2.09.121.00.13.00.802.8.01
Союз187.223133.7.011.4.066.3.727.85.51.459.51.1.36
Междометие611.23.61.00.00.10.01.47.04.911.3.17.02.83.29.09
Вводное слово.24.17.55.40.13.00.02.01.04.01.21.30.03.00.20.03.00
Частица7.33.7275.51.5.011.5.032.9.824.36.9.47.195.1.76.23
Причастие6.6.901.4.87.32.00.06.01.47.063.4.88.25.01.32.11.03
Деепричастие.50.20.41.28.08.00.02.01.08.012.3.34.02.00.27.02.02

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
Существительное14192424252625262726
Прилагательное56.96.17.377.577.46.76.7
Глагол18192423212221201919
Местоимение-существительное141311108.87.87.87.47.37.2
Местоименное прилагательное3.25.34.14.143.73.94.44.13.9
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)11.51.41.31.21.21.21.901.4
Числительное (порядковое).30.40.10.10.10.20.10.10.10.00
Наречие5.84.73.63.63.94.23.73.63.53.9
Предикатив.80.50.60.50.70.40.40.50.50.50
Предлог128.99.69.9101011111212
Союз1196.87.58.58.89.69.29.79.7
Междометие3.61.21.11.21.71.51.51.81.71.5
Вводное слово.50.40.20.10.30.30.10.10.20.30
Частица8.18.675.55.64.965.95.96
Причастие.901.311.81.71.61.721.51.5
Деепричастие1.8.40.30.20.30.30.30.30.30.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая128.73
          .    точка74.06
          -    тире13.32
          !    восклицательный знак5.12
          ?    вопросительный знак5.02
          ...    многоточие8.66
          !..    воскл. знак с многоточием0.20
          ?..    вопр. знак с многоточием0.26
          !!!    тройной воскл. знак1.02
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.42
          "    кавычка2.61
          ()    скобки0.11
          :    двоеточие2.45
          ;    точка с запятой0.31




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. Арина Алисон
 53
2. Дмитрий Распопов
 37
3. Наталья Косухина
 37
4. Григорий Шаргородский
 37
5. Милена Завойчинская
 37
6. Дмитрий Дашко
 37
7. Сергей Костин
 37
8. Фёдор Вихрев
 37
9. Олег Бубела
 37
10. Ольга Воскресенская
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх