fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Нежрец
Автор: Сергей Давыдов
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:506636
Слов в произведении (СВП):68911
Приблизительно страниц:249
Средняя длина слова, знаков:5.45
Средняя длина предложения (СДП), знаков:71.78
СДП авторского текста, знаков:105.62
СДП диалога, знаков:55.01
Доля диалогов в тексте:51.38%
Доля авторского текста в диалогах:12.88%
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:7486
Активный словарный запас (АСЗ):7112
Активный несловарный запас (АНСЗ):374
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1137.70
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2511.72 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:16687 (24.22% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:52224 (75.78% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное15947 (30.54%)
          Прилагательное6093 (11.67%)
          Глагол12600 (24.13%)
          Местоимение-существительное4950 (9.48%)
          Местоименное прилагательное2793 (5.35%)
          Местоимение-предикатив5 (0.01%)
          Числительное (количественное)670 (1.28%)
          Числительное (порядковое)156 (0.30%)
          Наречие2941 (5.63%)
          Предикатив575 (1.10%)
          Предлог6360 (12.18%)
          Союз5632 (10.78%)
          Междометие1500 (2.87%)
          Вводное слово147 (0.28%)
          Частица4702 (9.00%)
          Причастие1053 (2.02%)
          Деепричастие334 (0.64%)
Служебных слов:26423 (50.60%)

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
Существительное4317389.37.3.001.5.418.91.529267.7.40135.3.93
Прилагательное475.8162.11.2.00.52.091.9.414.45.72.2.033.51.31
Глагол401822139.072.2.298.51.129165.24133.2.52
Местоимение-существительное7.67.6294.41.9.02.71.056.934.93.4.50.2613.33.14
Местоименное прилагательное2245.81.71.00.33.071.1.622.32.2.38.053.1.45.09
Местоимение-предикатив.00.00.00.02.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.61.21.3.24.28.00.24.03.12.021.4.79.12.02.31.19.00
Числительное (порядковое)1.7.17.17.02.03.00.02.00.07.02.10.19.00.00.03.03.00
Наречие3.47.8153.51.1.00.52.071.9.793.62.7.71.054.3.93.05
Предикатив.83.642.5.84.29.00.07.00.40.03.52.86.24.02.62.02.02
Предлог54152.51115.001.8.93.77.17.151.3.07.02.742.8.00
Союз158.219114.2.00.98.226.41.18.45.31.1.3191.3.43
Междометие5.61.725.91.2.00.09.031.2.212.12.2.40.031.2.22.12
Вводное слово.31.29.34.26.15.00.00.00.14.02.19.26.07.00.19.02.00
Частица6.65.3305.21.6.001.4.123.7.843.911.81.285.8.76.36
Причастие6.11.21.1.43.60.00.12.00.74.054.5.71.28.02.46.12.00
Деепричастие.64.43.46.67.07.00.03.00.17.091.6.38.03.00.69.05.02

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
Существительное12182324262627262526
Прилагательное7.58.47.68.89.59.29.88.89.210
Глагол17222221201919181820
Местоимение-существительное13118.88.17.56.66.15.966.5
Местоименное прилагательное24.94.14.84.34.24.54.44.74.3
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).80.901.1.90.901.21.21.411.1
Числительное (порядковое).30.30.30.20.20.20.20.40.10.30
Наречие5.75.94.34.13.54.33.944.33.6
Предикатив1.61.21.80.60.60.60.90.80.90
Предлог107.58.79.19.5108.810108.5
Союз1377.57.47.47.17.48.68.47.8
Междометие4.81.31.61.72.22.632.52.12.4
Вводное слово.70.20.40.20.20.20.10.10.30.10
Частица8.98.58.26.77.26.86.27.37.36.4
Причастие.7011.21.61.31.71.81.61.41.3
Деепричастие2.4.30.30.40.30.30.30.20.50.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая133.39
          .    точка77.55
          -    тире51.82
          !    восклицательный знак1.61
          ?    вопросительный знак9.33
          ...    многоточие19.55
          !..    воскл. знак с многоточием0.07
          ?..    вопр. знак с многоточием1.23
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.00
          "    кавычка11.17
          ()    скобки0.22
          :    двоеточие1.92
          ;    точка с запятой3.98




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. Сергей Давыдов
 52
2. Алексей Глушановский
 37
3. Александр Дихнов
 37
4. Ольга Куно
 37
5. Вера Ковальчук
 36
6. Алекс Каменев
 36
7. Мария Симонова
 36
8. Дмитрий Владимирович Лазарев
 36
9. Олег Авраменко
 36
10. Вадим Панов
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх