fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Тайны старого чердака
Автор: Марина Аржиловская
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:141950
Слов в произведении (СВП):20724
Приблизительно страниц:72
Средняя длина слова, знаков:5.26
Средняя длина предложения (СДП), знаков:54.98
СДП авторского текста, знаков:77.14
СДП диалога, знаков:46.83
Доля диалогов в тексте:62.38%
Доля авторского текста в диалогах:5.34%
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:4093
Активный словарный запас (АСЗ):4004
Активный несловарный запас (АНСЗ):89
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1147.66
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2583.18 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:4742 (22.88% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:15982 (77.12% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное5377 (33.64%)
          Прилагательное1956 (12.24%)
          Глагол4170 (26.09%)
          Местоимение-существительное1774 (11.10%)
          Местоименное прилагательное896 (5.61%)
          Местоимение-предикатив1 (0.01%)
          Числительное (количественное)135 (0.84%)
          Числительное (порядковое)47 (0.29%)
          Наречие1011 (6.33%)
          Предикатив160 (1.00%)
          Предлог1828 (11.44%)
          Союз1482 (9.27%)
          Междометие272 (1.70%)
          Вводное слово35 (0.22%)
          Частица1026 (6.42%)
          Причастие234 (1.46%)
          Деепричастие53 (0.33%)
Служебных слов:7367 (46.10%)

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
Существительное411659128.6.00.621.39.8.7327263.1.289.83.5.67
Прилагательное537.8212.90.00.34.061.7.222.86.2.90.001.71.6.06
Глагол5421231413.001.4.179.31.439142.8.347.32.9.34
Местоимение-существительное9.99.6345.93.4.00.73.007.31.85.93.4.28.229.7.67.11
Местоименное прилагательное206.98.42.51.2.00.34.17.96.392.91.2.17.002.3.17.00
Местоимение-предикатив.00.00.06.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)2.6.621.5.39.11.00.11.06.22.11.34.39.00.00.06.00.06
Числительное (порядковое)1.06.06.00.00.00.00.00.06.00.00.11.00.00.00.00.00
Наречие5.14.91871.1.00.45.172.6.453.72.6.22.064.2.39.17
Предикатив.90.451.41.39.00.11.00.39.06.73.39.00.00.67.06.00
Предлог53162.71113.001.3.45.56.11.06.67.00.00.791.7.00
Союз188.117132.3.00.56.065.8.734.32.9.79.345.5.79.17
Междометие4.4.90.733.81.1.00.00.00.79.17.56.84.17.00.79.11.00
Вводное слово.34.06.17.56.06.00.00.00.06.06.00.28.00.00.11.00.00
Частица4.64.42161.4.001.003.5.843.14.5.56.175.1.34.11
Причастие5.71.6.45.22.22.00.00.00.45.002.4.51.06.00.22.34.00
Деепричастие.67.22.22.06.22.00.00.00.17.001.1.06.00.00.06.00.00

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
Существительное19212427282829312828
Прилагательное7.27.77.7109.3109.6111111
Глагол15242722222019182022
Местоимение-существительное14139.98.56.77.16.47.74.94.8
Местоименное прилагательное1.93.94.34.745.44.8554.9
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).40.80.50.80.60.50.90.70.50.80
Числительное (порядковое).201.1.20.10.10.20.20.00.10.00
Наречие8.86.654.53.74.43.93.94.42.5
Предикатив1.41.11.70.80.501.40.60.50
Предлог6.35.799.91110109.71011
Союз135.84.95.67.26.76.66.57.77.2
Междометие4.4.80.50.701.41.31.1.90.601
Вводное слово.40.20.10.20.10.00.10.20.10.50
Частица6.37.35.14.53.84.54.34.153.6
Причастие.50.701.9011.22.1122
Деепричастие.90.10.30.10.10.10.20.20.40.00

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая121.26
          .    точка80.00
          -    тире38.17
          !    восклицательный знак21.81
          ?    вопросительный знак11.97
          ...    многоточие6.13
          !..    воскл. знак с многоточием0.05
          ?..    вопр. знак с многоточием0.10
          !!!    тройной воскл. знак0.14
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.34
          "    кавычка4.15
          ()    скобки0.10
          :    двоеточие4.34
          ;    точка с запятой0.43




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 Марины Аржиловской 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
 33
2. Елена Жаринова
 32
3. Наталья Александрова
 32
4. Татьяна Форш
 32
5. Константин Бояндин
 32
6. Диана Удовиченко
 32
7. Сергей Давиденко
 32
8. Дмитрий Емец
 32
9. Юлия Набокова
 31
10. Сергей Волков
 31
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх