fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Тёмный дом
Автор: Максим Хорсун
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:458967
Слов в произведении (СВП):64424
Приблизительно страниц:235
Средняя длина слова, знаков:5.5
Средняя длина предложения (СДП), знаков:54.67
СДП авторского текста, знаков:70.28
СДП диалога, знаков:39.1
Доля диалогов в тексте:36%
Доля авторского текста в диалогах:9.59%
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:10264
Активный словарный запас (АСЗ):9634
Активный несловарный запас (АНСЗ):630
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1355.67
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3287.35 —> 1067-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:12913 (20.04% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:51511 (79.96% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное18487 (35.89%)
          Прилагательное5636 (10.94%)
          Глагол12167 (23.62%)
          Местоимение-существительное3951 (7.67%)
          Местоименное прилагательное2161 (4.20%)
          Местоимение-предикатив4 (0.01%)
          Числительное (количественное)546 (1.06%)
          Числительное (порядковое)121 (0.23%)
          Наречие2592 (5.03%)
          Предикатив432 (0.84%)
          Предлог6643 (12.90%)
          Союз4420 (8.58%)
          Междометие837 (1.62%)
          Вводное слово145 (0.28%)
          Частица3485 (6.77%)
          Причастие1124 (2.18%)
          Деепричастие180 (0.35%)
Служебных слов:21826 (42.37%)

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
Существительное48206686.7.021.7.63111.235274.1.44145.91.00
Прилагательное526.3161.4.81.00.33.021.8.284.54.9.76.062.21.5.19
Глагол511921107.3.001.7.378.9440142.8.439.93.4.56
Местоимение-существительное8.25.4244.22.00.70.044.6.764.63.3.43.338.8.52.13
Местоименное прилагательное165.35.32.2.83.00.19.071.3.482.21.3.09.022.8.43.04
Местоимение-предикатив.02.02.04.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.9.83.81.33.15.00.15.02.07.06.63.85.07.00.44.15.02
Числительное (порядковое)1.2.07.13.02.00.00.00.04.02.00.02.11.00.00.02.07.00
Наречие4.34.4153.5.89.00.35.061.6.653.43.2.41.113.6.63.11
Предикатив.68.331.9.57.22.00.07.00.28.04.52.65.09.00.50.09.04
Предлог72172.2811.002.54.80.28.02.81.04.02.614.3.09
Союз177.7178.32.9.00.78.205.6.726.83.3.91.206.21.4.22
Междометие5.11.1.703.31.2.00.13.00.46.06.80.70.04.00.68.19.00
Вводное слово.31.15.52.31.07.00.02.02.19.04.22.20.02.00.35.02.00
Частица8.54.1253.81.8.001.1.113.563.95.46.174.4.70.13
Причастие102.52.24.11.00.02.00.54.074.2.52.19.00.22.41.02
Деепричастие.63.28.37.22.07.00.02.00.02.041.00.09.02.00.28.04.00

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
Существительное27222630313132333333
Прилагательное6.97.37.69.49.29.19.8109.410
Глагол16302320191918171715
Местоимение-существительное129.47.16.24.74.24.33.843.6
Местоименное прилагательное2.43.53.633.23.44.23.84.13.3
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).501.801.901.1.901.1.60.90
Числительное (порядковое).10.30.20.20.20.20.20.20.10.40
Наречие5.45.14.43.43.43.73.63.53.24.2
Предикатив1.2.70.60.70.90.50.50.50.50.50
Предлог8.96.51112111212111211
Союз9.45.566.36.76.76.96.87.67.8
Междометие3.3.901.111.31.31.901.51.4
Вводное слово.60.20.20.20.10.20.20.20.20.10
Частица66.96.25.155.24.55.155.5
Причастие.5011.21.71.92.42.52.12.12.9
Деепричастие.50.20.40.30.30.30.20.20.40.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая113.58
          .    точка96.28
          -    тире45.39
          !    восклицательный знак15.35
          ?    вопросительный знак10.37
          ...    многоточие7.03
          !..    воскл. знак с многоточием0.09
          ?..    вопр. знак с многоточием0.11
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.11
          "    кавычка24.49
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие5.91
          ;    точка с запятой0.25




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. Максим Хорсун
 51
2. Сергей Волков
 42
3. Александр Сивинских
 42
4. Данил Корецкий
 41
5. Александр Варго
 41
6. Юрий Гаврюченков
 41
7. Денис Бурмистров
 41
8. Диана Удовиченко
 41
9. Сергей Палий
 41
10. Никита Аверин
 41
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх