fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Чёрный замок, или Вопреки устройству Мира
Автор: Елена Тыртышникова
Дата проведения анализа: 17 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:1023655
Слов в произведении (СВП):143759
Приблизительно страниц:516
Средняя длина слова, знаков:5.42
Средняя длина предложения (СДП), знаков:58.65
СДП авторского текста, знаков:78.97
СДП диалога, знаков:43.63
Доля диалогов в тексте:42.92%
Доля авторского текста в диалогах:10.63%
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:13193
Активный словарный запас (АСЗ):12021
Активный несловарный запас (АНСЗ):1172
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1323.00
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3042.42 —> 3022-е место в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:11043.30
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:31915 (22.20% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:111844 (77.80% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное35382 (31.64%)
          Прилагательное13629 (12.19%)
          Глагол24704 (22.09%)
          Местоимение-существительное9074 (8.11%)
          Местоименное прилагательное5398 (4.83%)
          Местоимение-предикатив26 (0.02%)
          Числительное (количественное)1177 (1.05%)
          Числительное (порядковое)346 (0.31%)
          Наречие6603 (5.90%)
          Предикатив1093 (0.98%)
          Предлог12948 (11.58%)
          Союз12024 (10.75%)
          Междометие2682 (2.40%)
          Вводное слово401 (0.36%)
          Частица9452 (8.45%)
          Причастие2361 (2.11%)
          Деепричастие419 (0.37%)
Служебных слов:52424 (46.87%)

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
Существительное4520487.47.021.5.57111.228275.6.54164.1.71
Прилагательное588151.7.92.05.34.091.7.314.36.41.5.042.92.26
Глагол3818199.37.031.4.468132174.28102.9.58
Местоимение-существительное8.76.8214.22.8.03.66.094.8.6254.73.4911.60.13
Местоименное прилагательное184.46.11.51.2.01.36.081.4.302.12.4.25.033.6.54.06
Местоимение-предикатив.02.01.11.02.00.00.00.00.00.00.00.02.00.00.02.00.00
Числительное (колич-ое)3.51.4.94.17.20.01.15.00.17.02.97.65.11.03.65.16.02
Числительное (порядковое)1.6.22.14.05.03.00.06.01.07.01.14.23.01.00.08.04.00
Наречие5.35.6154.21.3.03.41.012.8.484.33.7.65.084.51.3.18
Предикатив.88.401.5.71.25.00.07.01.37.12.39.75.16.00.66.09.02
Предлог55192.68.512.001.7.76.84.08.111.1.06.02.692.5.03
Союз179.818104.5.03.93.247.3.987.55.9.87.339.21.7.24
Междометие5.31.91.53.81.2.00.10.061.5.181.41.5.09.071.7.28.04
Вводное слово.39.23.52.50.03.00.01.01.22.06.31.31.07.00.25.01.01
Частица85.2335.42.1.001.1.093.4.575.15.5.64.235.51.2.34
Причастие7.61.91.4.37.31.00.02.03.55.043.2.82.26.02.52.25.07
Деепричастие.36.20.52.14.12.00.00.01.09.111.1.22.04.00.42.03.01

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
Существительное17202425262828282929
Прилагательное7.398.59.39.91010111111
Глагол11202322211919171717
Местоимение-существительное13118.46.75.35.34.54.34.34.2
Местоименное прилагательное2.94.743.64.23.94.144.34.3
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.10
Числительное (колич-ое).80.80.7011.801.80.901.2
Числительное (порядковое).20.20.20.30.30.30.20.30.20.20
Наречие7.16.64.54.43.93.84.24.23.84.3
Предикатив2.21.1.60.80.70.50.50.50.60.30
Предлог8.37.18.49.69.9109.7109.710
Союз157.26.97.77.87.988.28.68.7
Междометие5.311.21.61.91.81.81.81.91.7
Вводное слово.80.40.30.30.20.20.10.20.10.10
Частица6.99.186.86.36.26.26.86.36
Причастие1.41.31.21.31.61.71.92.11.92.1
Деепричастие.50.30.30.30.20.30.20.30.40.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая117.21
          .    точка83.79
          -    тире46.64
          !    восклицательный знак15.43
          ?    вопросительный знак13.17
          ...    многоточие9.81
          !..    воскл. знак с многоточием0.54
          ?..    вопр. знак с многоточием0.48
          !!!    тройной воскл. знак0.25
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.73
          "    кавычка6.68
          ()    скобки1.25
          :    двоеточие3.48
          ;    точка с запятой0.06




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».


Внимание! У Елены Тыртышниковой пока не сформирован лингвистический паспорт, а значит этого автора в списке результатов не будет в любом случае. Проверка авторства для данного произведения не может претендовать на верный результат.

АвторСовпадение с лингвопрофилем автора (в условных единицах)
1. Юлия Фирсанова
 43
2. Сергей Вольнов
 42
3. Александра Лисина
 41
4. Елизавета Шумская
 41
5. Олег Рой
 41
6. Татьяна Андрианова
 41
7. Андрей Щупов
 41
8. Игорь Мерцалов
 41
9. Ева Никольская
 41
10. Татьяна Устименко
 41
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх