fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Удачная работа
Автор: Роман Хаер
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:517614
Слов в произведении (СВП):73246
Приблизительно страниц:266
Средняя длина слова, знаков:5.48
Средняя длина предложения (СДП), знаков:77.31
СДП авторского текста, знаков:83.93
СДП диалога, знаков:59.58
Доля диалогов в тексте:20.94%
Доля авторского текста в диалогах:22.57%
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:9373
Активный словарный запас (АСЗ):8957
Активный несловарный запас (АНСЗ):416
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1225.84
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2797.16 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:14763 (20.16% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:58483 (79.84% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное21245 (36.33%)
          Прилагательное7745 (13.24%)
          Глагол12854 (21.98%)
          Местоимение-существительное4846 (8.29%)
          Местоименное прилагательное2833 (4.84%)
          Местоимение-предикатив2 (0.00%)
          Числительное (количественное)933 (1.60%)
          Числительное (порядковое)183 (0.31%)
          Наречие3195 (5.46%)
          Предикатив320 (0.55%)
          Предлог7765 (13.28%)
          Союз4834 (8.27%)
          Междометие824 (1.41%)
          Вводное слово106 (0.18%)
          Частица3093 (5.29%)
          Причастие1290 (2.21%)
          Деепричастие156 (0.27%)
Служебных слов:24459 (41.82%)

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
Существительное562552129.9.022.7.3812.7235314.34117.1.65
Прилагательное689.8151.6.92.00.46.051.6.224.84.4.63.051.91.6.29
Глагол412018127.2.002.7.288.4140132.7.297.33.3.29
Местоимение-существительное9.17.5273.21.8.00.83.065.8.385.82.8.37.115.4.72.17
Местоименное прилагательное206.65.81.8.91.00.32.05.79.202.11.2.06.052.3.54.05
Местоимение-предикатив.00.00.02.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)5.41.22.8.14.26.00.31.15.29.021.11.06.06.42.28.02
Числительное (порядковое)1.6.09.25.06.02.00.02.00.03.00.12.34.00.00.08.00.00
Наречие4.45.6173.9.71.00.62.062.6.3441.8.34.053.21.2.09
Предикатив.58.181.1.45.15.00.02.02.29.06.26.43.12.02.31.02.00
Предлог62194.39.715.002.8.91.57.08.08.62.02.00.462.2.09
Союз147.5199.32.1.00.94.205.8.355.52.6.54.094.4.77.09
Междометие41.1.833.92.00.06.06.49.03.57.85.09.00.38.18.00
Вводное слово.28.09.38.15.08.00.03.00.09.00.12.14.05.00.11.00.00
Частица5.63.8163.61.1.001.1.082.4.383.64.3.58.143.63.06
Причастие8.92.2.54.57.48.00.11.05.60.004.52.25.00.26.18.00
Деепричастие.45.14.18.14.08.00.05.02.06.03.77.08.02.02.22.08.00

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
Существительное24252628292930303030
Прилагательное8.28.79.210111011111211
Глагол14222220201818171717
Местоимение-существительное12128.37.86.25.45.95.365.6
Местоименное прилагательное2.14.73.83.53.63.83.74.64.24
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.21.31.51.61.51.41.511.31.1
Числительное (порядковое).40.30.30.20.20.20.20.30.20.20
Наречие7.15.25.244.34.14.54.73.84.1
Предикатив1.80.60.50.40.30.20.40.20.40
Предлог108.11011111111111112
Союз9.15566.88.16.77.16.97.1
Междометие2.8.80.80111.31.21.11.11
Вводное слово.40.20.10.10.20.00.10.20.20.00
Частица6.14.94.74.24.24.143.94.24
Причастие.60.901.31.91.51.71.6222.2
Деепричастие.60.20.20.20.20.20.20.10.10.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая114.20
          .    точка81.51
          -    тире19.71
          !    восклицательный знак3.21
          ?    вопросительный знак3.84
          ...    многоточие0.66
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.07
          !!!    тройной воскл. знак0.01
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.07
          "    кавычка10.43
          ()    скобки0.55
          :    двоеточие1.12
          ;    точка с запятой0.05




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. Роман Хаер
 51
2. Данил Корецкий
 39
3. Альтс Геймер
 38
4. Сергей Волков
 38
5. Дем Михайлов
 38
6. Владислав Жеребьёв
 37
7. Дмитрий Черкасов
 37
8. Олег Никитин
 37
9. Александр Сапегин
 37
10. Кирилл Алейников
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх