fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: День, вечер, ночь, утро
Автор: Владимир Михайлов
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:89935
Слов в произведении (СВП):13469
Приблизительно страниц:44
Средняя длина слова, знаков:5
Средняя длина предложения (СДП), знаков:50.2
СДП авторского текста, знаков:71.25
СДП диалога, знаков:39.03
Доля диалогов в тексте:50.93%
Доля авторского текста в диалогах:8.23%
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:2679
Активный словарный запас (АСЗ):2633
Активный несловарный запас (АНСЗ):46
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:981.73
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2159.06 —> 11677-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:3616 (26.85% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:9853 (73.15% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное2586 (26.25%)
          Прилагательное869 (8.82%)
          Глагол2795 (28.37%)
          Местоимение-существительное1502 (15.24%)
          Местоименное прилагательное631 (6.40%)
          Местоимение-предикатив2 (0.02%)
          Числительное (количественное)142 (1.44%)
          Числительное (порядковое)16 (0.16%)
          Наречие779 (7.91%)
          Предикатив159 (1.61%)
          Предлог1047 (10.63%)
          Союз1248 (12.67%)
          Междометие243 (2.47%)
          Вводное слово76 (0.77%)
          Частица1141 (11.58%)
          Причастие150 (1.52%)
          Деепричастие31 (0.31%)
Служебных слов:5921 (60.09%)

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
Существительное2411439.67.7.001.5.349.11.315244.2.52113.3.60
Прилагательное233153.3.94.00.26.001.8.262.85.7.86.262.4.86.52
Глагол3713232112.092.4.17131.333203.4.26181.9.26
Местоимение-существительное79.8475.83.4.09.69.009.11.54.99.941.117.60.09
Местоименное прилагательное224.84.82.81.3.00.43.001.9.602.73.7.00.434.2.34.00
Местоимение-предикатив.00.00.09.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)6.2.60.60.43.52.00.09.00.34.00.691.5.09.09.43.00.09
Числительное (порядковое).60.00.09.00.00.00.00.00.00.00.00.17.09.00.00.00.00
Наречие4.65.7176.3.69.00.34.003.6.433.54.8.60.266.71.1.17
Предикатив.52.521.91.5.26.00.00.00.69.43.521.1.17.00.94.00.00
Предлог418.72.91217.003.34.60.00.171.4.00.00.691.4.00
Союз145.524183.5.00.86.007.21.58.75.1.77.34121.2.09
Междометие5.7.691.24.81.2.00.17.091.4.00.862.6.09.001.5.26.09
Вводное слово.69.60.771.3.09.00.00.00.69.09.09.52.26.001.09.00
Частица8.14.336111.8.001.6.175.91.45.88.1.77.607.3.94.17
Причастие4.1.521.6.60.43.00.00.00.34.092.7.60.17.00.52.09.09
Деепричастие.34.17.34.17.17.00.00.00.26.00.60.09.09.00.26.09.00

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
Существительное15121518232220252123
Прилагательное3.66.56.667.86.47.67.175.9
Глагол13282624212222182318
Местоимение-существительное20141311108.39.68.69.67.6
Местоименное прилагательное2.12.74.75.13.74.15.34.566.3
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.20.00.00
Числительное (колич-ое).601.1.901.211.3.90.801.51.5
Числительное (порядковое).20.10.10.20.20.00.10.00.20.00
Наречие76.46.34.95.75.56.64.167.2
Предикатив3.21.6.80.901.901.1.80.60.90
Предлог4.65.6789.688.68.89.49.5
Союз138.17.48.28.2108.5107.28.2
Междометие5.5.901.51.2.901.51.11.9.901.3
Вводное слово1.8.60.40.40.30.50.40.30.00.40
Частица9.5119.78.66.47.86.78.66.67.8
Причастие.50.50.70.70.901.511.3.901.7
Деепричастие.30.10.10.30.20.40.00.20.20.70

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая125.62
          .    точка91.32
          -    тире38.24
          !    восклицательный знак6.61
          ?    вопросительный знак21.31
          ...    многоточие13.51
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.45
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.00
          "    кавычка2.67
          ()    скобки0.30
          :    двоеточие11.51
          ;    точка с запятой5.87




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. Владимир Михайлов
 31
2. Альбина Нури
 28
3. Олег Рой
 28
4. Алия Якубова
 28
5. Вячеслав Рыбаков
 28
6. Андрей Буторин
 28
7. Елизавета Шумская
 28
8. Вера Ковальчук
 28
9. Антон Медведев
 28
10. Игорь Ревва
 28
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх