fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Алмазная пыль
Автор: Эльхан Аскеров
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:571683
Слов в произведении (СВП):80196
Приблизительно страниц:280
Средняя длина слова, знаков:5.28
Средняя длина предложения (СДП), знаков:61.73
СДП авторского текста, знаков:97.84
СДП диалога, знаков:42.46
Доля диалогов в тексте:45.05%
Доля авторского текста в диалогах:16.44%
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:8701
Активный словарный запас (АСЗ):8423
Активный несловарный запас (АНСЗ):278
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1150.80
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2618.46 —> 9011-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:18272 (22.78% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:61924 (77.22% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное19320 (31.20%)
          Прилагательное6651 (10.74%)
          Глагол16296 (26.32%)
          Местоимение-существительное6440 (10.40%)
          Местоименное прилагательное3463 (5.59%)
          Местоимение-предикатив15 (0.02%)
          Числительное (количественное)808 (1.30%)
          Числительное (порядковое)117 (0.19%)
          Наречие3606 (5.82%)
          Предикатив636 (1.03%)
          Предлог7914 (12.78%)
          Союз6520 (10.53%)
          Междометие959 (1.55%)
          Вводное слово166 (0.27%)
          Частица4907 (7.92%)
          Причастие1263 (2.04%)
          Деепричастие311 (0.50%)
Служебных слов:30695 (49.57%)

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
Существительное412050136.6.011.6.209.41.228273.2.14114.81.2
Прилагательное395.1251.8.77.00.27.091.5.293.44.1.66.1022.39
Глагол4312241511.071.9.278.9537192.5.249.92.7.26
Местоимение-существительное127.2266.53.5.00.89.046.7.977.35.4.49.3610.73.10
Местоименное прилагательное245.15.421.3.00.24.00.96.602.91.7.30.042.4.44.03
Местоимение-предикатив.03.00.06.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.7.851.3.37.39.01.27.01.10.071.3.73.09.01.36.14.01
Числительное (порядковое)1.06.11.01.03.00.00.00.03.00.09.13.03.00.09.01.01
Наречие3.85.3184.4.87.06.36.002.3.923.32.6.40.193.6.93.16
Предикатив.85.331.7.80.32.01.06.00.32.04.57.62.07.00.54.07.00
Предлог64131.81114.012.1.67.70.11.03.75.00.00.432.5.10
Союз137.624113.5.011.2.146.7.927.34.2.93.428.9.86.53
Междометие3.9.67.953.31.2.00.10.01.60.04.83.92.07.04.72.16.03
Вводное слово.07.09.43.44.10.00.03.00.16.01.09.33.01.00.30.00.00
Частица6.53.8285.71.6.011.013.6.6947.3.54.234.61.23
Причастие71.2.56.69.66.00.16.06.53.014.5.59.30.00.30.07.03
Деепричастие.77.21.72.24.16.00.03.00.06.001.4.14.06.00.24.04.01

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
Существительное9.4182626262626262728
Прилагательное95.977.88.188.68.28.510
Глагол19211821222322222221
Местоимение-существительное121111109.37.77.36.66.35.2
Местоименное прилагательное2.85.15.454.34.44.44.24.14.2
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.10.00
Числительное (колич-ое)1.9011.111.11.11.11.21
Числительное (порядковое).10.30.20.20.10.10.20.20.10.10
Наречие7.45.94.74.33.843.73.84.23.6
Предикатив1.711.60.80.80.80.70.50.40
Предлог89.39.38.38.59.710101011
Союз139.56.57.17.17.38.28.87.98.9
Междометие3111.11.11.21.111.1.70
Вводное слово.40.40.20.10.20.20.20.10.20.10
Частица118.37.56.46.15.25.14.64.84
Причастие1.11.41.21.31.51.31.51.821.8
Деепричастие1.50.20.30.40.30.20.20.40.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая147.21
          .    точка94.62
          -    тире27.40
          !    восклицательный знак0.74
          ?    вопросительный знак13.98
          ...    многоточие0.25
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.01
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.41
          "    кавычка2.94
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие3.84
          ;    точка с запятой0.00




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. Эльхан Аскеров
 49
2. Иван Сербин
 39
3. Алекс Орлов
 38
4. Сергей Недоруб
 38
5. Дмитрий Дашко
 38
6. Михаил Тырин
 38
7. Вадим Панов
 37
8. Олег Рой
 37
9. Данил Корецкий
 37
10. Николай Степанов
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх