fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Пост
Автор: Дмитрий Глуховский
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:466255
Слов в произведении (СВП):74335
Приблизительно страниц:244
Средняя длина слова, знаков:4.95
Средняя длина предложения (СДП), знаков:46.39
СДП авторского текста, знаков:63.19
СДП диалога, знаков:27.65
Доля диалогов в тексте:28.46%
Доля авторского текста в диалогах:0.04%
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:9065
Активный словарный запас (АСЗ):8295
Активный несловарный запас (АНСЗ):770
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1105.62
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2597.90 —> 9227-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:19304 (25.97% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:55031 (74.03% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное16660 (30.27%)
          Прилагательное4415 (8.02%)
          Глагол14194 (25.79%)
          Местоимение-существительное6812 (12.38%)
          Местоименное прилагательное3691 (6.71%)
          Местоимение-предикатив23 (0.04%)
          Числительное (количественное)615 (1.12%)
          Числительное (порядковое)115 (0.21%)
          Наречие3685 (6.70%)
          Предикатив611 (1.11%)
          Предлог7346 (13.35%)
          Союз5895 (10.71%)
          Междометие1243 (2.26%)
          Вводное слово337 (0.61%)
          Частица5412 (9.83%)
          Причастие1165 (2.12%)
          Деепричастие147 (0.27%)
Служебных слов:30906 (56.16%)

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
Существительное321253109.6.061.4.239.91.530214.9.86144.3.57
Прилагательное295.18.11.51.3.02.36.131.7.413.64.4.76.163.11.1.16
Глагол3210221612.101.2.10121.136173.7.66132.1.55
Местоимение-существительное126.1298.14.9.00.79.158.869.15.9.91.8413.81.15
Местоименное прилагательное215.28.82.92.4.00.58.131.8.503.92.6.50.313.9.78.03
Местоимение-предикатив.02.00.11.02.00.00.02.00.02.00.00.03.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.2.631.4.60.24.06.34.02.15.11.86.79.13.02.52.06.03
Числительное (порядковое).70.08.19.00.02.00.02.00.05.00.11.34.02.02.00.02.00
Наречие5.43.1144.81.9.05.42.033.5.575.44.7.83.444.4.75.06
Предикатив.83.291.6.79.24.02.03.00.49.26.42.71.19.03.55.03.00
Предлог65112.61614.021.6.731.11.341.03.0012.4.05
Союз154.320134.02.75.136.7.687.25.91.378.81.3.13
Междометие6.3.551.25.71.3.00.19.02.55.13.99.62.21.05.75.28.00
Вводное слово.68.36.66.57.11.00.03.00.34.08.36.70.08.02.47.02.02
Частица9.64.3315.92.1.001.063.11.16.17.6.79.478.6.96.16
Причастие5.81.53.7.44.42.00.06.00.70.052.5.78.19.03.73.23.05
Деепричастие.16.11.39.13.11.00.00.00.10.03.29.31.02.02.37.03.02

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
Существительное19192225242525242425
Прилагательное44.85.56.26.2776.56.77.1
Глагол15272120201919201919
Местоимение-существительное1512109.38.47.37.98.47.86.7
Местоименное прилагательное2.645.35.25.65.25.75.46.56.2
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).60.801.901.11.80.80.90.80
Числительное (порядковое).10.10.10.20.20.20.10.30.20.20
Наречие5.965.355.34.94.64.34.44.9
Предикатив1.6.90.90.70.80.70.70.60.70.30
Предлог6.97.61110111111121210
Союз136.96.26.97.187.77.57.28.5
Междометие3.81.11.31.71.31.61.71.71.61.4
Вводное слово.60.60.50.40.30.30.50.60.40.50
Частица8.68.27.77.36.97.17.16.77.37.1
Причастие2.411.21.41.21.51.51.41.41.7
Деепричастие.20.20.20.20.20.20.20.20.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая118.80
          .    точка86.58
          -    тире18.44
          !    восклицательный знак18.44
          ?    вопросительный знак16.49
          ...    многоточие10.94
          !..    воскл. знак с многоточием0.03
          ?..    вопр. знак с многоточием0.03
          !!!    тройной воскл. знак0.03
          ?!    вопр. знак с восклицанием2.92
          "    кавычка3.47
          ()    скобки0.01
          :    двоеточие8.58
          ;    точка с запятой2.04




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 Глуховский
 42
2. Вячеслав Рыбаков
 33
3. Олег Дивов
 33
4. Олег Верещагин
 32
5. Мария Галина
 32
6. Анна Гурова
 32
7. Алексей Гравицкий
 32
8. Надежда Федотова
 32
9. Олег Рой
 32
10. Борис Акунин
 32
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх