fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Бравая служба
Автор: Роман Хаер
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:617388
Слов в произведении (СВП):84351
Приблизительно страниц:314
Средняя длина слова, знаков:5.62
Средняя длина предложения (СДП), знаков:103.37
СДП авторского текста, знаков:120.57
СДП диалога, знаков:65.59
Доля диалогов в тексте:19.88%
Доля авторского текста в диалогах:30.29%
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:11027
Активный словарный запас (АСЗ):10087
Активный несловарный запас (АНСЗ):940
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1288.19
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3003.98 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:18086 (21.44% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:66265 (78.56% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное22444 (33.87%)
          Прилагательное9267 (13.98%)
          Глагол13626 (20.56%)
          Местоимение-существительное4998 (7.54%)
          Местоименное прилагательное3649 (5.51%)
          Местоимение-предикатив8 (0.01%)
          Числительное (количественное)1091 (1.65%)
          Числительное (порядковое)223 (0.34%)
          Наречие3681 (5.55%)
          Предикатив390 (0.59%)
          Предлог9449 (14.26%)
          Союз5806 (8.76%)
          Междометие914 (1.38%)
          Вводное слово162 (0.24%)
          Частица4377 (6.61%)
          Причастие1552 (2.34%)
          Деепричастие215 (0.32%)
Служебных слов:29578 (44.64%)

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
Существительное5124461111.002.2.5411139274.3.32137.1.80
Прилагательное6911151.9.94.03.70.161.8.575.24.4.63.082.21.6.20
Глагол332118117.042.2.397.5.8235122.5.278.83.1.32
Местоимение-существительное86.4213.51.8.00.62.085.8.356.73.1.45.116.57.20
Местоименное прилагательное217.94.82.21.2.00.58.151.2.3022.13.012.7.59.01
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.01.01.00.00.00.00.01
Числительное (колич-ое)5.71.62.27.34.00.57.11.27.011.11.04.20.46.28.04
Числительное (порядковое)1.6.19.27.00.03.00.01.00.03.03.19.26.00.00.12.03.00
Наречие3.65.9154.11.01.50.012.4.184.92.1.40.034.81.5.16
Предикатив.30.201.4.50.27.00.03.01.32.00.36.42.05.01.34.07.01
Предлог612259.116.003.8.77.76.09.19.82.01.01.452.5.09
Союз127.8159.33.3.031.125.8.477.64.74.276.21.1.18
Междометие4.21.762.93.00.07.04.45.00.67.76.07.03.36.20.01
Вводное слово.39.12.32.30.13.00.01.03.12.03.19.13.03.00.19.05.00
Частица6.24213.71.1.001.1.073.534.36.7.38.184.3.78.19
Причастие8.12.3.74.59.54.00.15.00.66.034.5.67.15.01.61.31.01
Деепричастие.28.19.30.12.15.00.03.00.12.001.1.15.03.03.22.01.00

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
Существительное16232726262728283028
Прилагательное9.899.69.7101112131112
Глагол13172020201817171717
Местоимение-существительное9.3129.67.66.65.35.555.35.3
Местоименное прилагательное2.25.84.24.14.34.23.74.44.14.6
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.11.611.21.31.51.51.31.51.2
Числительное (порядковое).70.40.20.20.40.30.30.40.10.30
Наречие8.84.44.85.14.23.94.24.24.64.4
Предикатив.90.40.60.60.60.60.30.50.50.40
Предлог149.39.811121212111112
Союз127.35.456.27.37.17.27.37.1
Междометие2.5.7011.11.11.21.211.2.90
Вводное слово.80.40.20.10.10.10.10.20.10.10
Частица8.46.55.354.85.25.555.34.3
Причастие.501.21.41.71.72.11.82.222.5
Деепричастие.70.40.20.30.30.30.10.30.20.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая111.77
          .    точка58.72
          -    тире29.26
          !    восклицательный знак4.13
          ?    вопросительный знак4.84
          ...    многоточие2.25
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.02
          !!!    тройной воскл. знак0.01
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.07
          "    кавычка13.12
          ()    скобки5.75
          :    двоеточие2.35
          ;    точка с запятой0.09




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
 48
2. Виктор Точинов
 39
3. Александр Сухов
 38
4. Данил Корецкий
 38
5. Сергей Вольнов
 38
6. Алексей Махров
 38
7. Алекс Каменев
 38
8. Юлия Фирсанова
 38
9. Владимир Алексеевич Ильин
 38
10. Александр Быченин
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх