fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Темногорск
Автор: Марианна Алфёрова
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:534329
Слов в произведении (СВП):78934
Приблизительно страниц:271
Средняя длина слова, знаков:5.18
Средняя длина предложения (СДП), знаков:44.1
СДП авторского текста, знаков:55.49
СДП диалога, знаков:34.18
Доля диалогов в тексте:41.56%
Доля авторского текста в диалогах:7.38%
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:9145
Активный словарный запас (АСЗ):8667
Активный несловарный запас (АНСЗ):478
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1185.34
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2718.34 —> 7629-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:18476 (23.41% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:60458 (76.59% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное20608 (34.09%)
          Прилагательное5785 (9.57%)
          Глагол16080 (26.60%)
          Местоимение-существительное5587 (9.24%)
          Местоименное прилагательное3122 (5.16%)
          Местоимение-предикатив7 (0.01%)
          Числительное (количественное)808 (1.34%)
          Числительное (порядковое)157 (0.26%)
          Наречие3585 (5.93%)
          Предикатив725 (1.20%)
          Предлог7191 (11.89%)
          Союз5601 (9.26%)
          Междометие1319 (2.18%)
          Вводное слово186 (0.31%)
          Частица5449 (9.01%)
          Причастие840 (1.39%)
          Деепричастие154 (0.25%)
Служебных слов:28616 (47.33%)

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
Существительное4117718.88.001.8.42111.630204.1.39163.6.70
Прилагательное435.4121.51.3.00.26.091.6.203.33.5.50.052.6.84.12
Глагол5016259.67.9.082.239.11.535152.6.28112.4.36
Местоимение-существительное106.3246.13.7.00.85.085.6.956.73.8.42.2612.28.09
Местоименное прилагательное214.67.41.91.1.00.57.091.4.362.21.6.17.052.6.40.02
Местоимение-предикатив.00.00.03.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)5.4.781.7.37.37.00.17.03.28.05.98.54.06.02.51.05.00
Числительное (порядковое)1.4.06.26.02.05.00.03.00.05.00.03.19.03.02.11.03.00
Наречие5.44.2154.41.3.00.59.112.6.6842.9.59.144.8.73.05
Предикатив.90.532.78.25.00.08.00.56.17.47.65.17.001.1.05.00
Предлог61133.28.812.001.8.79.99.28.311.4.05.00.602.3.03
Союз165.119103.6.001.1.165.4.846.84.8.76.178.2.60.17
Междометие6.711.34.31.1.00.05.02.99.19.821.5.11.001.3.08.06
Вводное слово.56.12.33.40.16.00.02.00.09.03.20.25.03.00.17.05.02
Частица104.1345.52.1.001.3.053.61.15.46.5.78.206.4.71.14
Причастие5.51.1.59.16.20.00.02.02.60.062.1.37.14.00.28.16.02
Деепричастие.43.14.29.08.11.00.00.00.03.00.59.09.05.00.40.02.02

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
Существительное21232428282929303131
Прилагательное5.1677.687.78.38.89.39.2
Глагол15242323222322212119
Местоимение-существительное13118.66.25.64.54.54.44.24.1
Местоименное прилагательное2.54.24.54.34.64.14.34.24.44.2
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)11.11.11.11.901.21.2.801.1
Числительное (порядковое).20.20.20.30.20.20.10.20.20.20
Наречие6.26.14.74.33.73.94.13.93.63.8
Предикатив1.811.80.90.80.70.60.70.40
Предлог6.36.99.99.89.91111111011
Союз126.85.85.56.16.26.46.56.97.1
Междометие5.411.11.11.111.11.41.1.80
Вводное слово.70.20.20.20.20.10.10.20.20.10
Частица8.98.686.376.25.76.25.26
Причастие.30.60.9011.21.61.21.521.4
Деепричастие.30.10.20.10.20.30.20.20.30.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая99.72
          .    точка109.64
          -    тире40.96
          !    восклицательный знак12.78
          ?    вопросительный знак20.41
          ...    многоточие9.70
          !..    воскл. знак с многоточием0.08
          ?..    вопр. знак с многоточием0.11
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.85
          "    кавычка12.06
          ()    скобки0.77
          :    двоеточие5.76
          ;    точка с запятой0.13




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. Марианна Алфёрова
 49
2. Александр Старшинов
 40
3. Иван Сербин
 40
4. Дмитрий Скирюк
 40
5. Дмитрий Емец
 40
6. Алексей Лукьянов
 39
7. Борис Акунин
 39
8. Анна Гурова
 39
9. Михаил Тырин
 39
10. Виктор Косенков
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх