fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Дом без номера
Автор: Мария Бережная
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:388273
Слов в произведении (СВП):60561
Приблизительно страниц:202
Средняя длина слова, знаков:5.05
Средняя длина предложения (СДП), знаков:60.52
СДП авторского текста, знаков:72.38
СДП диалога, знаков:36.8
Доля диалогов в тексте:20.38%
Доля авторского текста в диалогах:6.93%
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:7378
Активный словарный запас (АСЗ):7016
Активный несловарный запас (АНСЗ):362
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1096.07
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2498.95 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:14929 (24.65% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:45632 (75.35% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное14527 (31.84%)
          Прилагательное4914 (10.77%)
          Глагол11083 (24.29%)
          Местоимение-существительное5050 (11.07%)
          Местоименное прилагательное2812 (6.16%)
          Местоимение-предикатив3 (0.01%)
          Числительное (количественное)684 (1.50%)
          Числительное (порядковое)93 (0.20%)
          Наречие3477 (7.62%)
          Предикатив463 (1.01%)
          Предлог5514 (12.08%)
          Союз5510 (12.07%)
          Междометие1084 (2.38%)
          Вводное слово189 (0.41%)
          Частица3640 (7.98%)
          Причастие545 (1.19%)
          Деепричастие141 (0.31%)
Служебных слов:23943 (52.47%)

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
Существительное341544118.7.001.7.19131.128344.9.49122.8.62
Прилагательное427.5141.91.1.00.70.062.3.4735.4.83.092.31.25
Глагол3814201410.042.5.32101.236184.348.81.6.32
Местоимение-существительное9.17.5334.33.3.00.96.118.6.796.14.7.59.5911.40.17
Местоименное прилагательное236.85.72.71.5.00.32.081.9.6222.3.36.063.2.55.09
Местоимение-предикатив.00.00.02.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.81.61.5.42.42.02.36.00.28.02.72.98.11.00.55.09.04
Числительное (порядковое).96.04.17.02.00.00.06.02.02.00.06.15.02.00.08.06.00
Наречие56.3197.61.7.00.62.003.3.624.84.2.91.114.8.60.11
Предикатив.83.342.96.32.00.04.00.47.02.51.64.08.04.85.04.00
Предлог57122.39.614.002.2.62.83.08.08.64.08.00.721.4.02
Союз17824124.2.001.048.6.876.94.41.5.439.2.76.25
Междометие7.4.87.984.51.3.00.13.041.2.08.661.2.17.06.70.08.00
Вводное слово.40.17.49.59.09.00.02.00.26.06.21.47.09.00.34.04.00
Частица7.84.72561.9.001.3.064.773.55.72.115.9.40.28
Причастие4.5.85.19.42.34.00.02.00.26.082.45.23.02.25.09.00
Деепричастие.34.13.34.06.04.00.02.00.19.00.85.09.06.00.43.00.00

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
Существительное18192223252627252726
Прилагательное5.46.57.38.17.79.19998.9
Глагол10232222211919191818
Местоимение-существительное1612118.37.96.276.66.46.8
Местоименное прилагательное2.94.64.93.94.84.94.94.74.36.1
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).801.111.21.21.31.61.31.31.2
Числительное (порядковое).20.20.10.20.20.20.10.10.20.10
Наречие8.77.96.15.555.34.85.35.25.2
Предикатив1.711.70.70.50.60.50.70.50
Предлог6.168.5109.5109.4101011
Союз176.86.68.19.38.58.29.38.58.7
Междометие4.81.21.61.51.11.61.61.81.61.4
Вводное слово1.50.30.20.20.30.10.10.20.20
Частица6.69.16.865.55.86.25.35.54.8
Причастие.20.50.70.70.90111.31.31
Деепричастие.40.10.20.20.30.20.10.20.40.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая107.63
          .    точка75.03
          -    тире21.04
          !    восклицательный знак12.35
          ?    вопросительный знак12.10
          ...    многоточие6.37
          !..    воскл. знак с многоточием0.05
          ?..    вопр. знак с многоточием0.07
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.23
          "    кавычка6.44
          ()    скобки0.92
          :    двоеточие4.59
          ;    точка с запятой0.66




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».


Внимание! У Марии Бережной пока не сформирован лингвистический паспорт, а значит этого автора в списке результатов не будет в любом случае. Проверка авторства для данного произведения не может претендовать на верный результат.

АвторСовпадение с лингвопрофилем автора (в условных единицах)
1. Олег Рой
 39
2. Альбина Нури
 38
3. Вячеслав Рыбаков
 37
4. Александр Рудазов
 37
5. Дмитрий Вересов
 36
6. Олег Дивов
 36
7. Ольга Пашнина
 36
8. Александр Матюхин
 36
9. Наталья Щерба
 36
10. Ольга Лукас
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх