fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Чёрный город
Автор: Борис Акунин
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:585753
Слов в произведении (СВП):82675
Приблизительно страниц:307
Средняя длина слова, знаков:5.61
Средняя длина предложения (СДП), знаков:52.18
СДП авторского текста, знаков:65.46
СДП диалога, знаков:37.67
Доля диалогов в тексте:34.72%
Доля авторского текста в диалогах:5.73%
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:12224
Активный словарный запас (АСЗ):11030
Активный несловарный запас (АНСЗ):1194
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1375.70
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3333.72 —> 874-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:17442 (21.10% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:65233 (78.90% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное20679 (31.70%)
          Прилагательное8182 (12.54%)
          Глагол15273 (23.41%)
          Местоимение-существительное4987 (7.64%)
          Местоименное прилагательное2921 (4.48%)
          Местоимение-предикатив15 (0.02%)
          Числительное (количественное)1177 (1.80%)
          Числительное (порядковое)158 (0.24%)
          Наречие3863 (5.92%)
          Предикатив751 (1.15%)
          Предлог7934 (12.16%)
          Союз5051 (7.74%)
          Междометие1378 (2.11%)
          Вводное слово267 (0.41%)
          Частица4735 (7.26%)
          Причастие1153 (1.77%)
          Деепричастие124 (0.19%)
Служебных слов:27412 (42.02%)

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
Существительное4222538.68.1.002.4.30121.831214.9.52145.2.33
Прилагательное608.5161.51.1.00.44.051.8.464.95.71.2.122.61.7.12
Глагол432122107.2.153.269.81.534122.9.44122.9.23
Местоимение-существительное9.17.2243.82.02.96.094.615.22.5.35.358.2.64.05
Местоименное прилагательное186.35.71.71.1.00.49.051.441.81.3.23.142.7.38.03
Местоимение-предикатив.00.00.02.02.00.00.00.00.00.00.02.03.00.00.02.00.00
Числительное (колич-ое)7.21.41.8.26.33.021.1.14.23.121.11.1.17.02.74.17.00
Числительное (порядковое)1.2.11.15.02.03.00.02.00.11.00.11.12.02.02.14.02.00
Наречие57164.11.1.00.58.092.7.804.53.1.41.094.2.94.08
Предикатив1.1.472.5.59.33.00.12.00.35.15.65.94.08.08.88.06.02
Предлог65202.47.812.003.1.70.64.15.201.1.03.02.612.3.09
Союз146.9147.83.1.001.154.7.567.33.5.74.476.4.85.06
Междометие5.91.51.33.9.94.00.21.051.2.261.41.1.18.00.90.15.03
Вводное слово.67.33.71.52.15.00.02.00.18.14.23.53.06.00.18.03.00
Частица6.65.1303.61.2.001.4.033.2.735.54.4.58.304.8.80.18
Причастие7.11.7.93.26.26.00.12.00.35.023.3.76.18.03.36.18.03
Деепричастие.24.08.30.03.02.00.02.00.05.02.59.06.05.00.15.02.00

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
Существительное15232527282929293031
Прилагательное89.69.89.8111011111111
Глагол15242422202018181717
Местоимение-существительное138.76.85.6554.64.63.84.1
Местоименное прилагательное3.143.33.83.63.53.53.74.84.4
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.10
Числительное (колич-ое)1.61.71.61.51.41.31.81.31.31.6
Числительное (порядковое).30.30.10.20.10.20.10.10.10.30
Наречие8.85.14.94.14.14.54.64.14.23.8
Предикатив21.2.80.90.60.80.70.70.60.80
Предлог9.87.79.510101011111111
Союз9.65.54.95.95.366.56.67.35.4
Междометие5.411.21.11.21.41.61.41.11.4
Вводное слово.90.40.20.20.30.30.20.20.20.30
Частица6.96.86.366.15.85.35.665.2
Причастие.501.11.41.41.81.81.71.82.11.7
Деепричастие.30.10.20.20.20.10.10.10.10.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая108.97
          .    точка106.67
          -    тире29.60
          !    восклицательный знак10.00
          ?    вопросительный знак12.47
          ...    многоточие3.75
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.02
          !!!    тройной воскл. знак0.05
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.37
          "    кавычка19.18
          ()    скобки1.49
          :    двоеточие7.09
          ;    точка с запятой0.69




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. Борис Акунин
 54
2. Данил Корецкий
 45
3. Кирилл Бенедиктов
 44
4. Александр Зорич
 43
5. Александр и Людмила Белаш
 43
6. Андрей Лазарчук
 43
7. Дмитрий Дашко
 42
8. Александр Сивинских
 42
9. Александр Громов
 42
10. Александр Бушков
 42
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх