fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Жребий
Автор: Евгений Гаркушев
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:116717
Слов в произведении (СВП):16613
Приблизительно страниц:59
Средняя длина слова, знаков:5.4
Средняя длина предложения (СДП), знаков:50.17
СДП авторского текста, знаков:63.78
СДП диалога, знаков:39.17
Доля диалогов в тексте:43.27%
Доля авторского текста в диалогах:8.35%
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:3789
Активный словарный запас (АСЗ):3694
Активный несловарный запас (АНСЗ):95
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1192.82
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2730.30 —> 7462-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:3649 (21.96% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:12964 (78.04% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное4610 (35.56%)
          Прилагательное1363 (10.51%)
          Глагол3077 (23.73%)
          Местоимение-существительное1230 (9.49%)
          Местоименное прилагательное608 (4.69%)
          Местоимение-предикатив2 (0.02%)
          Числительное (количественное)232 (1.79%)
          Числительное (порядковое)21 (0.16%)
          Наречие694 (5.35%)
          Предикатив184 (1.42%)
          Предлог1657 (12.78%)
          Союз1207 (9.31%)
          Междометие275 (2.12%)
          Вводное слово62 (0.48%)
          Частица994 (7.67%)
          Причастие178 (1.37%)
          Деепричастие33 (0.25%)
Служебных слов:6068 (46.81%)

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
Существительное532058127.3.002.9.21102.832215.71153.6.50
Прилагательное475.7121.3.78.00.85.071.4.573.151.2.281.61.4.14
Глагол441522147.4.073.3.288.71.634143.1.509.52.2.36
Местоимение-существительное106.3313.41.7.07.50.004.9.855.74.2.28.5011.64.21
Местоименное прилагательное213.55.31.4.57.00.50.00.78.211.91.2.43.283.1.07.00
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)7.321.6.36.14.00.50.21.00.001.6.50.14.00.36.07.00
Числительное (порядковое).78.14.28.00.00.00.00.00.00.00.07.00.00.00.00.00.00
Наречие5.15.3103.61.4.00.28.002.8.713.83.3.50.283.9.64.21
Предикатив1.5.073.1.78.36.00.14.00.36.28.92.78.14.00.85.07.07
Предлог70153.38.613.002.9.28.21.14.28.36.00.00.361.4.14
Союз187.314122.7.00.92.144.1.858.15.8.85.217.78.00
Междометие5.3.781.44.81.00.00.36.00.50.211.21.6.07.071.3.28.00
Вводное слово.71.361.001.1.07.00.07.00.21.07.07.14.07.00.21.00.00
Частица7.44.32961.4.001.5.003.4.7864.9.43.143.4.71.07
Причастие4.31.2.36.43.36.00.14.00.21.002.7.92.00.00.21.07.00
Деепричастие.43.00.50.28.07.00.00.00.07.07.36.07.14.00.28.00.00

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
Существительное19242628302933333230
Прилагательное5.97.37.58.38.198.79.78.99.9
Глагол15222322212016161918
Местоимение-существительное11119.266.95.75.665.15.7
Местоименное прилагательное2.9443.73.53.94.44.43.22.8
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.20.00.00.00
Числительное (колич-ое)11.21.31.71.51.61.91.81.51.6
Числительное (порядковое).20.10.10.20.20.10.30.10.00.00
Наречие7.14.44.543.13.82.53.63.24.6
Предикатив2.5.801.21.51.1.70.80.50.60.20
Предлог9.18.88.79.21012128.51211
Союз136.665.85.27.36.96.26.96.9
Междометие4.41.111.41.41.21.92.60.90
Вводное слово.90.30.30.30.20.30.20.30.30.20
Частица7.66.76.35.95.954.76.356.4
Причастие.40.50.901.21.5111.6.802
Деепричастие.40.10.20.20.10.30.10.10.80.00

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая102.39
          .    точка104.44
          -    тире40.87
          !    восклицательный знак5.18
          ?    вопросительный знак23.42
          ...    многоточие8.97
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.06
          "    кавычка8.67
          ()    скобки0.18
          :    двоеточие2.11
          ;    точка с запятой0.30




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. Евгений Гаркушев
 39
2. Данил Корецкий
 33
3. Дмитрий Янковский
 33
4. Александр Громов
 33
5. Вячеслав Шалыгин
 33
6. Дмитрий Дашко
 32
7. Виктор Точинов
 32
8. Сергей Ким
 32
9. Александр Зорич
 32
10. Алексей Алексеевич Волков
 32
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх