fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Мор
Автор: Павел Корнев
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:680815
Слов в произведении (СВП):95320
Приблизительно страниц:340
Средняя длина слова, знаков:5.39
Средняя длина предложения (СДП), знаков:56
СДП авторского текста, знаков:75.4
СДП диалога, знаков:41.77
Доля диалогов в тексте:43.14%
Доля авторского текста в диалогах:13.67%
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:11156
Активный словарный запас (АСЗ):10573
Активный несловарный запас (АНСЗ):583
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1328.14
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3081.66 —> 2629-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:20188 (21.18% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:75132 (78.82% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное24298 (32.34%)
          Прилагательное7937 (10.56%)
          Глагол18115 (24.11%)
          Местоимение-существительное6174 (8.22%)
          Местоименное прилагательное3251 (4.33%)
          Местоимение-предикатив10 (0.01%)
          Числительное (количественное)789 (1.05%)
          Числительное (порядковое)193 (0.26%)
          Наречие4545 (6.05%)
          Предикатив763 (1.02%)
          Предлог9946 (13.24%)
          Союз8208 (10.92%)
          Междометие1325 (1.76%)
          Вводное слово143 (0.19%)
          Частица5519 (7.35%)
          Причастие2248 (2.99%)
          Деепричастие142 (0.19%)
Служебных слов:34718 (46.21%)

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
Существительное481949105.7.051.5.5310.8729334.4.21116.6.25
Прилагательное504.9131.61.00.36.021.8.323.84.77.022.12.3.12
Глагол421419137.2.021.4.228.51.342153.4.129.15.5.17
Местоимение-существительное8.75.8243.82.1.00.83.064.7.676.64.8.41.367.5.52.09
Местоименное прилагательное193.851.2.99.00.16.011.222.51.9.15.041.9.50.04
Местоимение-предикатив.01.00.01.00.00.00.00.00.00.00.00.05.00.00.01.00.00
Числительное (колич-ое)3.3.891.3.24.12.00.22.05.14.09.97.88.04.00.73.15.01
Числительное (порядковое)1.3.06.21.04.01.00.00.01.02.01.07.27.00.00.04.11.00
Наречие4.65.6183.31.1.01.35.053.633.82.9.43.154.91.4.07
Предикатив.76.301.5.56.35.00.04.00.33.10.46.68.12.01.62.09.01
Предлог67173.39.311.001.7.92.87.19.25.90.05.02.505.2.09
Союз137.7278.62.9.01.89.149.3.828.761.1.2892.22
Междометие4.31.11.52.9.99.00.11.021.25.681.2.06.01.87.43.02
Вводное слово.26.12.27.12.04.00.02.00.12.02.15.12.05.00.20.00.00
Частица73.7283.31.6.00.82.023.2.684.86.35.194.5.89.14
Причастие112.31.2.56.47.00.10.011.067.9.57.41.01.32.27.01
Деепричастие.28.05.35.10.02.00.01.00.05.00.51.11.01.00.07.04.00

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
Существительное12202427282930292930
Прилагательное7.36.28.37.78.38.598.99.38.8
Глагол20212020202018201919
Местоимение-существительное12108.27.26.15.24.94.24.54.7
Местоименное прилагательное2.74.144.23.53.63.53.23.33.5
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).80.801.80.801.90.701.50
Числительное (порядковое).20.30.10.20.10.20.30.20.20.20
Наречие6.96.34.64.44.23.94.44.74.64.4
Предикатив2.21.11.70.60.50.50.50.20.50
Предлог6.98.91111111211111212
Союз158.86.97.47.38.48.38.88.59.1
Междометие3.2.901.11.11.41.41.21.21.51.1
Вводное слово.20.30.20.20.10.10.10.10.10.00
Частица9.88.76.85.45.34.85.14.444.2
Причастие1.21.41.82.32.32.533.23.12.7
Деепричастие.30.20.10.10.20.00.20.10.10.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая97.19
          .    точка84.56
          -    тире43.04
          !    восклицательный знак13.87
          ?    вопросительный знак18.69
          ...    многоточие6.38
          !..    воскл. знак с многоточием0.02
          ?..    вопр. знак с многоточием0.07
          !!!    тройной воскл. знак0.01
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.91
          "    кавычка2.62
          ()    скобки0.01
          :    двоеточие5.70
          ;    точка с запятой0.98




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. Павел Корнев
 53
2. Юлия Фирсанова
 40
3. Дмитрий Дашко
 39
4. Андрей Буревой
 39
5. Владислав Жеребьёв
 39
6. Ольга Романовская
 39
7. Дем Михайлов
 38
8. Ольга Громыко
 38
9. Татьяна Андрианова
 38
10. Виталий Зыков
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх