fantlab ru



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

Общая статистика

Длина текста, знаков:616900
Слов в произведении (СВП):85220
Приблизительно страниц:297
Средняя длина слова, знаков:5.26
Средняя длина предложения (СДП), знаков:54.02
СДП авторского текста, знаков:79.79
СДП диалога, знаков:42.71
Доля диалогов в тексте:55.05%
Доля авторского текста в диалогах:15.4%
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:9787
Активный словарный запас (АСЗ):9219
Активный несловарный запас (АНСЗ):568
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1234.44
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2846.58 —> 5623-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:18770 (22.03% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:66450 (77.97% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное21652 (32.58%)
          Прилагательное5877 (8.84%)
          Глагол16109 (24.24%)
          Местоимение-существительное5741 (8.64%)
          Местоименное прилагательное3067 (4.62%)
          Местоимение-предикатив8 (0.01%)
          Числительное (количественное)853 (1.28%)
          Числительное (порядковое)217 (0.33%)
          Наречие3875 (5.83%)
          Предикатив778 (1.17%)
          Предлог9056 (13.63%)
          Союз7004 (10.54%)
          Междометие1294 (1.95%)
          Вводное слово173 (0.26%)
          Частица5378 (8.09%)
          Причастие2042 (3.07%)
          Деепричастие120 (0.18%)
Служебных слов:31841 (47.92%)

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
Существительное5317529.56.3.031.9.609.41.127285.3.25136.4.27
Прилагательное412.9121.71.00.20.031.5.463.13.3.70.132.21.6.00
Глагол391221137.6.031.7.348.21.139133.6.24106.07
Местоимение-существительное8.45.5224.53.1.01.68.075.6.8294.5.70.248.7.65.03
Местоименное прилагательное203.45.11.5.97.00.25.061.2.452.61.6.17.042.5.48.03
Местоимение-предикатив.01.00.01.00.00.00.00.00.01.00.00.00.00.00.01.00.00
Числительное (колич-ое)4.4.911.2.31.27.00.23.06.20.151.5.66.07.01.66.15.01
Числительное (порядковое)1.9.11.24.03.03.00.04.00.01.00.06.14.00.00.15.08.00
Наречие54.7153.11.2.01.46.063.864.22.9.55.205.51.4.06
Предикатив1.421.7.70.44.00.08.00.39.06.55.69.14.01.77.04.00
Предлог72133.31013.001.91.1.97.14.181.00.08.00.596.3.06
Союз136.1238.73.011.2.177.9.798.87.7.77.459.41.5.32
Междометие5.5.721.34.98.00.13.03.72.11.981.2.03.06.96.53.01
Вводное слово.34.11.60.17.13.00.01.00.15.03.10.23.03.01.17.01.00
Частица5.83.2314.21.2.011.113.71.15.77.1.58.255.31.00.15
Причастие111.7.94.80.44.00.03.01.89.089.9.49.44.01.28.18.00
Деепричастие.32.08.31.07.04.00.01.00.04.07.44.07.00.00.10.01.00

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
Существительное14202427282730303030
Прилагательное6.466.46.56.77.477.277.4
Глагол20202021212120192018
Местоимение-существительное11109.27.16.65.74.84.64.34.3
Местоименное прилагательное2.34.14.84.53.83.93.53.23.43.3
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.41.901.111.801.1.90.90
Числительное (порядковое).20.30.30.40.20.20.20.30.20.30
Наречие6.15.84.94.54.24.23.94.34.34.2
Предикатив2.31.51.80.60.50.70.60.60.20
Предлог7.19.81111111212101212
Союз159.56.26.37.37.57.57.77.68.4
Междометие3.111.51.51.21.61.51.41.51.9
Вводное слово.30.40.30.20.10.10.10.20.10.20
Частица9.28.57.465.95.55.75.65.25.4
Причастие1.41.222.12.72.52.73.332.9
Деепричастие.40.10.10.10.10.10.10.10.10.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая95.45
          .    точка89.22
          -    тире51.09
          !    восклицательный знак11.35
          ?    вопросительный знак21.09
          ...    многоточие8.55
          !..    воскл. знак с многоточием0.09
          ?..    вопр. знак с многоточием0.08
          !!!    тройной воскл. знак0.05
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.19
          "    кавычка1.57
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие4.87
          ;    точка с запятой0.42




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
 50
2. Дмитрий Дашко
 40
3. Владислав Жеребьёв
 39
4. Никита Аверин
 38
5. Ольга Громыко
 38
6. Андрей Белянин
 38
7. Вадим Филоненко
 38
8. Владимир Васильев
 38
9. Николай Степанов
 37
10. Борис Акунин
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх