fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: No Past
Автор: Владимир Васильев
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:90506
Слов в произведении (СВП):12667
Приблизительно страниц:46
Средняя длина слова, знаков:5.53
Средняя длина предложения (СДП), знаков:66.19
СДП авторского текста, знаков:80.07
СДП диалога, знаков:43.78
Доля диалогов в тексте:25.42%
Доля авторского текста в диалогах:17.03%
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:3567
Активный словарный запас (АСЗ):3418
Активный несловарный запас (АНСЗ):149
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1278.81
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3022.02 —> 3290-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:2872 (22.67% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:9795 (77.33% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное2965 (30.27%)
          Прилагательное1209 (12.34%)
          Глагол2248 (22.95%)
          Местоимение-существительное664 (6.78%)
          Местоименное прилагательное424 (4.33%)
          Местоимение-предикатив2 (0.02%)
          Числительное (количественное)151 (1.54%)
          Числительное (порядковое)49 (0.50%)
          Наречие713 (7.28%)
          Предикатив75 (0.77%)
          Предлог1331 (13.59%)
          Союз1032 (10.54%)
          Междометие169 (1.73%)
          Вводное слово50 (0.51%)
          Частица787 (8.03%)
          Причастие211 (2.15%)
          Деепричастие39 (0.40%)
Служебных слов:4498 (45.92%)

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
Существительное3918467.36.8.002.2.9515.8633273.6.95115.48
Прилагательное488.4151.61.2.00.48.003.1.38510.95.003.61.9.76
Глагол3519209.86.8.191.9.3812.9536172.4.38134.48
Местоимение-существительное7.15.1213.81.2.00.48.004.383.72.8.19.387.4.38.10
Местоименное прилагательное154.86.41.8.67.00.38.101.4.291.81.9.10.003.1.48.10
Местоимение-предикатив.10.00.00.00.00.00.00.00.00.00.10.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)5.91.31.10.10.00.38.00.67.191.31.2.00.00.76.10.00
Числительное (порядковое)2.8.10.29.00.00.00.19.00.10.00.19.48.00.00.19.00.00
Наречие6.46.3203.9.67.00.48.004.2.766.14.7.67.1951.3.29
Предикатив.48.101.1.76.10.00.10.00.29.29.86.57.10.00.48.00.00
Предлог65202.47.114.002.92.11.2.00.101.5.00.00.673.2.10
Союз1312207.13.4.001.386.4.57114.2.67.48111.9.00
Междометие4.21.21.12.3.76.00.19.001.3.00.67.38.29.101.5.00.10
Вводное слово.86.10.86.57.10.00.00.00.38.00.38.29.10.00.38.00.00
Частица7.95.1293.21.002.4.103.6.486.85.3.38.385.21.1.19
Причастие81.6.38.38.10.00.19.00.67.1931.9.10.00.57.00.19
Деепричастие.38.00.48.19.10.00.00.00.00.00.95.38.00.00.48.00.00

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
Существительное16212224232325232826
Прилагательное6.57.18.29.89.9111112108.6
Глагол16252223222116181615
Местоимение-существительное108.68.954.24.54.24.33.45.2
Местоименное прилагательное1.84.33.74.12.81.94.24.63.43.8
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.10.00.10.00.00.00
Числительное (колич-ое).801.11.91.211.3.80.801.91.1
Числительное (порядковое).60.10.70.10.30.30.50.80.70.40
Наречие8.56.15.85.95.665.76.15.85.7
Предикатив1.51.30.50.70.40.70.50.50.00
Предлог9.48.1109.4111212128.715
Союз137.56.57.48.69.28.56.4119.6
Междометие5.51.601.601.11.21.41.51
Вводное слово1.6.30.10.90.40.40.30.20.30.20
Частица6.686.64.87.77.66.16.75.85.9
Причастие.30.801.71.911.42.32.32.22.3
Деепричастие.60.20.40.50.00.00.70.80.30.40

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая109.66
          .    точка86.45
          -    тире31.34
          !    восклицательный знак6.47
          ?    вопросительный знак8.45
          ...    многоточие4.50
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.08
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.00
          "    кавычка10.10
          ()    скобки0.95
          :    двоеточие6.00
          ;    точка с запятой2.13




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. Владимир Васильев
 37
2. Александр Бушков
 33
3. Андрей Уланов
 32
4. Сергей Вольнов
 32
5. Андрей Ерпылев
 32
6. Алексей Бессонов
 32
7. Борис Акунин
 32
8. Вячеслав Шалыгин
 32
9. Мария Симонова
 32
10. Олег Таругин
 31
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх