fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Кадет
Автор: Дмитрий Рус
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:369206
Слов в произведении (СВП):50563
Приблизительно страниц:201
Средняя длина слова, знаков:6.02
Средняя длина предложения (СДП), знаков:70.43
СДП авторского текста, знаков:78.96
СДП диалога, знаков:50.64
Доля диалогов в тексте:21.74%
Доля авторского текста в диалогах:0.49%
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:10992
Активный словарный запас (АСЗ):9787
Активный несловарный запас (АНСЗ):1205
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1647.08
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:4004.66 —> 8-е место 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:9231 (18.26% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:41332 (81.74% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное15812 (38.26%)
          Прилагательное6734 (16.29%)
          Глагол7233 (17.50%)
          Местоимение-существительное2091 (5.06%)
          Местоименное прилагательное1204 (2.91%)
          Местоимение-предикатив5 (0.01%)
          Числительное (количественное)682 (1.65%)
          Числительное (порядковое)206 (0.50%)
          Наречие1906 (4.61%)
          Предикатив259 (0.63%)
          Предлог5088 (12.31%)
          Союз3341 (8.08%)
          Междометие506 (1.22%)
          Вводное слово50 (0.12%)
          Частица1960 (4.74%)
          Причастие1502 (3.63%)
          Деепричастие160 (0.39%)
Служебных слов:14405 (34.85%)

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
Существительное7138478.54.9.0031.3111.342313.8.071011.54
Прилагательное9011191.3.73.00.82.161.7.334.46.11.2.021.93.3.52
Глагол39221485.2.001.4.406.1.66319.71.7.055.94.8.35
Местоимение-существительное76.2121.91.6.05.75.073.6.333.63.2.24.025.5.71.09
Местоименное прилагательное124.52.11.2.59.00.21.14.56.121.5.94.09.051.6.68.02
Местоимение-предикатив.00.00.02.00.00.00.00.02.02.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)7.31.31.16.16.001.4.35.09.071.21.05.00.33.21.00
Числительное (порядковое)3.1.35.24.00.02.00.02.00.05.00.12.16.02.00.12.07.02
Наречие3.87.5141.8.38.00.33.072.3.522.92.4.52.092.41.9.21
Предикатив.66.451.1.56.14.00.02.00.14.09.45.56.24.02.35.02.00
Предлог60273.46.17.4.003.81.80.14.21.64.05.00.284.1.14
Союз1412164.72.2.00.85.265.9.525.63.6.54.1262.9.28
Междометие3.31.4.662.3.42.00.02.02.61.09.54.75.00.00.56.42.02
Вводное слово.26.07.09.07.05.00.02.00.07.05.14.14.02.00.05.00.00
Частица5.64.4161.8.94.00.89.022.6.472.85.1.31.162.51.2.09
Причастие173.31.1.68.42.00.19.05.61.057.5.94.14.02.31.24.09
Деепричастие.73.40.47.05.00.00.00.00.07.021.2.16.00.00.21.16.02

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
Существительное26283030323233333335
Прилагательное12121213131314141515
Глагол14182018171514141412
Местоимение-существительное7.66.35.64.93.93.93.13.23.23.5
Местоименное прилагательное2.23.22.62.82.32.42.12.62.72.5
Местоимение-предикатив.10.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.711.21.52.31.61.51.21.21.4
Числительное (порядковое).60.40.40.40.30.50.70.30.20.30
Наречие5.95.443.33.83.843.63.53.5
Предикатив1.1.70.50.60.60.70.30.40.10.40
Предлог8.899.611101111121111
Союз8.275.66.25.76.87.17.67.27.3
Междометие2.3.80.90.9011.31.11.11.80
Вводное слово.40.10.10.10.00.10.10.10.00.00
Частица5.65.74.44.34.53.33.93.33.63.2
Причастие2.12.32.72.62.933.43.743.2
Деепричастие1.2.30.20.20.20.30.30.20.30.40

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая78.28
          .    точка69.60
          -    тире25.55
          !    восклицательный знак15.43
          ?    вопросительный знак5.52
          ...    многоточие11.33
          !..    воскл. знак с многоточием0.04
          ?..    вопр. знак с многоточием0.08
          !!!    тройной воскл. знак0.22
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.13
          "    кавычка20.05
          ()    скобки0.16
          :    двоеточие5.66
          ;    точка с запятой0.02




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. Дмитрий Рус
 50
2. Валентин Холмогоров
 36
3. Сергей Вольнов
 35
4. Михаил Зайцев
 35
5. Сергей Палий
 35
6. Яна Алексеева
 34
7. Андрей Ерпылев
 34
8. Андрей Фролов
 34
9. Александр Сухов
 34
10. Дем Михайлов
 34
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх