fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Светлая Тень
Автор: Сергей Недоруб
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:495062
Слов в произведении (СВП):70775
Приблизительно страниц:246
Средняя длина слова, знаков:5.25
Средняя длина предложения (СДП), знаков:54.14
СДП авторского текста, знаков:72.24
СДП диалога, знаков:40.19
Доля диалогов в тексте:42.1%
Доля авторского текста в диалогах:13.83%
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:9139
Активный словарный запас (АСЗ):8708
Активный несловарный запас (АНСЗ):431
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1223.06
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2823.72 —> 5996-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:15578 (22.01% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:55197 (77.99% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное17454 (31.62%)
          Прилагательное5778 (10.47%)
          Глагол13597 (24.63%)
          Местоимение-существительное6484 (11.75%)
          Местоименное прилагательное2769 (5.02%)
          Местоимение-предикатив13 (0.02%)
          Числительное (количественное)726 (1.32%)
          Числительное (порядковое)199 (0.36%)
          Наречие3001 (5.44%)
          Предикатив661 (1.20%)
          Предлог7261 (13.15%)
          Союз4660 (8.44%)
          Междометие829 (1.50%)
          Вводное слово104 (0.19%)
          Частица4436 (8.04%)
          Причастие1357 (2.46%)
          Деепричастие250 (0.45%)
Служебных слов:26806 (48.56%)

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
Существительное411846127.3.031.4.609.41.433203.2.13126.61.3
Прилагательное485.4141.91.3.02.30.151.2.633.33.9.50.032.32.22
Глагол441722169.9.072.3.429.21.238132.4.10113.4.65
Местоимение-существительное107.3395.73.00.70.076.61.17.94.6.52.2314.53.23
Местоименное прилагательное194.162.3.93.00.30.151.4.472.71.9.27.053.67.05
Местоимение-предикатив.00.00.07.02.00.00.00.00.00.00.00.03.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.811.4.43.20.03.22.03.20.001.85.02.00.48.30.02
Числительное (порядковое)2.1.03.17.05.00.00.02.03.02.00.07.27.02.00.13.03.00
Наречие3.84.1135.51.2.02.50.072.1.583.92.9.47.054.1.95.17
Предикатив.87.602.2.85.25.00.08.02.32.10.67.50.05.05.62.13.00
Предлог62163.81312.002.51.3.75.33.221.1.07.00.573.4.13
Союз115.317132.9.001.1.124.8.685.83.8.78.156.51.08
Междометие3.9.87.803.7.62.00.08.02.42.10.70.80.05.00.85.23.02
Вводное слово.12.05.32.25.03.00.00.02.05.05.13.20.00.00.18.03.00
Частица7.24.4315.31.8.00.90.022.9.825.25.5.65.084.71.1.25
Причастие92.21.7.75.42.00.15.03.52.124.53.22.00.53.25.00
Деепричастие.48.17.38.47.18.00.00.00.10.021.5.10.02.00.48.05.02

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
Существительное16202224272629282930
Прилагательное6.67.17.37.58.18.48.99.39.19.2
Глагол16242423212019171819
Местоимение-существительное1814109.67.96.86.56.765.3
Местоименное прилагательное2.23.83.94.144.74.14.34.84.4
Местоимение-предикатив.00.00.10.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.11.801.11.111.11.311.1
Числительное (порядковое).20.30.20.30.30.40.30.30.30.30
Наречие6.44.74.74.13.73.73.94.242.8
Предикатив2.4.901.1.801.70.40.60.70.50
Предлог7.17.71111101311121112
Союз126.45.455.96.16.26.66.36.3
Междометие3.1.801.901.1.901.1.90.801
Вводное слово.60.20.10.10.00.10.20.00.10.00
Частица7.387.36.165.55.65.565.6
Причастие11.11.51.81.62.22.22.62.72.5
Деепричастие.70.30.30.30.30.40.60.30.40.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая112.27
          .    точка107.91
          -    тире38.84
          !    восклицательный знак3.81
          ?    вопросительный знак14.28
          ...    многоточие2.78
          !..    воскл. знак с многоточием0.04
          ?..    вопр. знак с многоточием0.06
          !!!    тройной воскл. знак0.04
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.38
          "    кавычка16.88
          ()    скобки0.06
          :    двоеточие2.02
          ;    точка с запятой0.01




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 Недоруб
 51
2. Артём Тихомиров
 40
3. Аня Сокол
 40
4. Сергей Костин
 40
5. Сергей Вольнов
 39
6. Виктор Точинов
 39
7. Дмитрий Дашко
 39
8. Дмитрий Янковский
 39
9. Олег Шовкуненко
 39
10. Игорь Шенгальц
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх