fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Закон Мёрфи
Автор: Максим Керн
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:436836
Слов в произведении (СВП):63680
Приблизительно страниц:220
Средняя длина слова, знаков:5.22
Средняя длина предложения (СДП), знаков:58.42
СДП авторского текста, знаков:70.02
СДП диалога, знаков:49.09
Доля диалогов в тексте:46.64%
Доля авторского текста в диалогах:9.9%
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:8120
Активный словарный запас (АСЗ):7653
Активный несловарный запас (АНСЗ):467
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1189.25
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2719.95 —> 7601-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:14887 (23.38% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:48793 (76.62% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное16478 (33.77%)
          Прилагательное5450 (11.17%)
          Глагол10614 (21.75%)
          Местоимение-существительное5283 (10.83%)
          Местоименное прилагательное2837 (5.81%)
          Местоимение-предикатив3 (0.01%)
          Числительное (количественное)564 (1.16%)
          Числительное (порядковое)108 (0.22%)
          Наречие2654 (5.44%)
          Предикатив529 (1.08%)
          Предлог6319 (12.95%)
          Союз4928 (10.10%)
          Междометие926 (1.90%)
          Вводное слово138 (0.28%)
          Частица3874 (7.94%)
          Причастие1398 (2.87%)
          Деепричастие193 (0.40%)
Служебных слов:24501 (50.21%)

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
Существительное491841117.5.001.7.41101.634264.4.35128.51.1
Прилагательное516.9112.77.00.37.091.9.3944.55.072.72.1.37
Глагол371618128.5.041.8.207.81.331132.3.269.94.2.29
Местоимение-существительное107.8335.93.2.00.70.026.7.996.45.3.41.2811.83.24
Местоименное прилагательное245.66.22.51.5.00.41.09.85.4621.8.26.063.48.11
Местоимение-предикатив.04.00.02.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.3.98.77.26.20.00.20.00.15.071.74.06.00.35.22.00
Числительное (порядковое)1.1.06.13.02.07.00.00.00.02.00.09.26.00.02.09.00.02
Наречие3.74.6144.81.3.00.50.022.4.703.32.4.46.044.71.20
Предикатив1.571.9.85.46.00.06.02.52.18.53.64.15.02.90.07.02
Предлог57164.31216.001.9.70.66.07.241.07.00.643.9.07
Союз156.817124.6.00.98.094.9.747.86.41.2.2981.3.39
Междометие4.4.811.24.51.1.00.07.00.61.09.851.5.13.02.90.06.00
Вводное слово.31.24.35.35.17.00.02.00.06.06.29.18.02.02.31.02.00
Частица7.44276.32.2.00.90.062.6.754.86.1.52.115.51.07
Причастие102.7.83.75.42.00.04.00.87.066.6.81.17.02.35.33.07
Деепричастие.59.26.28.07.11.00.02.00.02.041.6.18.02.00.18.06.04

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
Существительное19202327262829303030
Прилагательное6.17.58.28.59.69.19.49.39.78.9
Глагол12212119191817161617
Местоимение-существительное16139.98.87.16.65.65.865.5
Местоименное прилагательное34.44.94.45.254.454.64.6
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).60.8011.111.70.70.80.70
Числительное (порядковое).10.10.10.30.20.20.20.20.10.10
Наречие5.45.74.94.14.33.53.53.83.24.1
Предикатив1.7.901.80.80.80.70.50.90.40
Предлог7.27.89.310101011111211
Союз158.96.26.56.76.97.977.17.2
Междометие4.7.901.11.1.901.61.51.11.1.90
Вводное слово.70.40.30.10.10.10.10.20.00.00
Частица7.77.87.36.165.75.65.75.65.5
Причастие.80.901.51.62.62.32.62.633
Деепричастие.40.20.20.30.20.30.40.40.20.40

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая124.14
          .    точка89.67
          -    тире26.37
          !    восклицательный знак8.86
          ?    вопросительный знак13.25
          ...    многоточие8.81
          !..    воскл. знак с многоточием0.02
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.11
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.46
          "    кавычка1.13
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие0.49
          ;    точка с запятой0.02




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. Максим Керн
 59
2. Олег Рой
 40
3. Дмитрий Силлов
 40
4. Кирилл Бенедиктов
 40
5. Алексей Бессонов
 40
6. Павел Марушкин
 39
7. Кирилл Клеванский
 39
8. Никита Аверин
 39
9. Сергей Костин
 39
10. Владислав Выставной
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх