fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Чёрная Весна
Автор: Андрей Васильев
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:554338
Слов в произведении (СВП):81918
Приблизительно страниц:259
Средняя длина слова, знаков:4.77
Средняя длина предложения (СДП), знаков:54.9
СДП авторского текста, знаков:69.68
СДП диалога, знаков:48.26
Доля диалогов в тексте:60.8%
Доля авторского текста в диалогах:15%
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:8232
Активный словарный запас (АСЗ):7780
Активный несловарный запас (АНСЗ):452
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1063.80
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2408.72 —> 10999-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:23345 (28.50% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:58573 (71.50% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное16552 (28.26%)
          Прилагательное5442 (9.29%)
          Глагол14022 (23.94%)
          Местоимение-существительное8652 (14.77%)
          Местоименное прилагательное4471 (7.63%)
          Местоимение-предикатив16 (0.03%)
          Числительное (количественное)838 (1.43%)
          Числительное (порядковое)140 (0.24%)
          Наречие4303 (7.35%)
          Предикатив946 (1.62%)
          Предлог7165 (12.23%)
          Союз7800 (13.32%)
          Междометие1481 (2.53%)
          Вводное слово353 (0.60%)
          Частица7012 (11.97%)
          Причастие656 (1.12%)
          Деепричастие178 (0.30%)
Служебных слов:37128 (63.39%)

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
Существительное2911361211.011.7.268.91.624234.1.64152.8.32
Прилагательное313.6113.21.5.00.25.041.9.333.551.1.093.79.06
Глагол301116169.7.091.3.308.51.727164.6.42131.7.22
Местоимение-существительное128349.55.6.03.98.109.61.39.57.91.1.8815.49.06
Местоименное прилагательное285.37.541.9.00.52.071.9.722.92.5.36.074.5.30.09
Местоимение-предикатив.03.00.04.00.00.00.00.00.01.00.00.04.01.00.01.00.00
Числительное (колич-ое)3.8.781.4.51.32.03.07.00.35.161.4.84.09.03.45.04.01
Числительное (порядковое)1.03.19.14.03.00.01.00.07.00.07.20.01.00.09.01.00
Наречие4.96.1146.32.1.01.64.064.1.714.74.6.69.255.7.72.06
Предикатив1.1.401.91.5.53.00.17.00.71.14.661.2.23.041.2.04.01
Предлог46114.91417.001.8.59.82.16.221.1.04.031.7.95.12
Союз157.619175.2.031.2.238.11.79.87.51.4.5613.56.20
Междометие5.9.661.36.21.3.00.19.03.81.20.651.7.12.061.2.12.01
Вводное слово.51.26.91.74.25.00.01.00.36.07.30.46.06.00.64.06.01
Частица104.532103.7.001.5.1051.16.611.97.907.7.42.12
Причастие2.8.72.48.58.14.00.03.00.32.031.9.49.27.01.29.09.01
Деепричастие.19.06.39.26.09.00.01.01.10.14.69.17.01.01.16.01.00

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
Существительное12162021232322232224
Прилагательное5.466.376.86.66.7787.3
Глагол12181818182019181816
Местоимение-существительное15151311109.48.69.38.29.6
Местоименное прилагательное2.84.95.56.46.15.86.65.96.75.6
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1111.11.21.111.311.1
Числительное (порядковое).10.20.20.10.20.10.20.10.10.20
Наречие6.86.55.74.75.24.95.354.54.7
Предикатив2.61.31.11.2.90.90.9011.70
Предлог66.49.3109.299.8109.511
Союз19108.17.998.38.48.49.38.1
Междометие4.31.11.61.71.61.41.91.61.81.4
Вводное слово.80.80.50.40.30.30.30.40.20.20
Частица12128.67.87.58.47.67.77.87.8
Причастие.20.40.50.80.601.1.8011.21.5
Деепричастие.90.10.10.20.10.10.10.10.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая139.77
          .    точка102.53
          -    тире54.23
          !    восклицательный знак5.71
          ?    вопросительный знак13.99
          ...    многоточие2.51
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.05
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.01
          "    кавычка4.80
          ()    скобки0.10
          :    двоеточие1.20
          ;    точка с запятой0.04




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. Андрей Васильев
 55
2. Елизавета Шумская
 39
3. Андрей Буторин
 39
4. Алексей Евтушенко
 39
5. Олег Дивов
 39
6. Олег Рой
 39
7. Олег Говда
 38
8. Андрей Уланов
 38
9. Борис Акунин
 38
10. Валерий Елманов
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх