fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Нуар
Автор: Андрей Валентинов
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:664931
Слов в произведении (СВП):96652
Приблизительно страниц:343
Средняя длина слова, знаков:5.35
Средняя длина предложения (СДП), знаков:50.43
СДП авторского текста, знаков:56.01
СДП диалога, знаков:44.74
Доля диалогов в тексте:44%
Доля авторского текста в диалогах:2.97%
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:11329
Активный словарный запас (АСЗ):10290
Активный несловарный запас (АНСЗ):1039
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1278.02
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2972.36 —> 3884-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:22298 (23.07% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:74354 (76.93% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное24417 (32.84%)
          Прилагательное9335 (12.55%)
          Глагол17703 (23.81%)
          Местоимение-существительное6739 (9.06%)
          Местоименное прилагательное3473 (4.67%)
          Местоимение-предикатив20 (0.03%)
          Числительное (количественное)909 (1.22%)
          Числительное (порядковое)266 (0.36%)
          Наречие4915 (6.61%)
          Предикатив972 (1.31%)
          Предлог8512 (11.45%)
          Союз6754 (9.08%)
          Междометие1809 (2.43%)
          Вводное слово280 (0.38%)
          Частица6152 (8.27%)
          Причастие1126 (1.51%)
          Деепричастие202 (0.27%)
Служебных слов:33941 (45.65%)

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
Существительное412152116.001.7.44131.928195.6.60144.2.62
Прилагательное5710142.11.1.01.31.141.7.543.85.41.3.143.51.7.20
Глагол411728106.9.141.8.71101.629154.6.25112.42
Местоимение-существительное97255.43.1.03.83.136.91.25.34.6.52.3711.39.13
Местоименное прилагательное184.94.52.61.1.00.39.181.1.431.62.5.28.063.1.25.04
Местоимение-предикатив.03.00.05.01.00.00.00.00.01.01.03.01.00.00.01.00.00
Числительное (колич-ое)4.51.31.1.38.28.00.31.06.31.05.83.72.09.03.31.11.01
Числительное (порядковое)1.8.18.25.05.04.00.01.06.11.00.15.09.03.00.15.05.01
Наречие5.77.7174.11.3.01.53.013.5.914.63.3.63.134.91.08
Предикатив1.00.432.5.72.35.00.10.00.48.24.97.87.15.041.1.05.01
Предлог58173712.001.6.54.81.16.19.84.08.00.402.06
Союз136.9169.63.8.01.62.215.4.837.65.93.309.3.71.06
Междометие6.41.51.74.91.3.00.13.041.1.201.21.8.26.051.2.06.01
Вводное слово.60.19.88.43.08.00.04.00.15.08.28.20.03.00.28.03.01
Частица84.3314.41.3.031.3.154.7.846.55.7.71.355.81.35
Причастие5.51.2.62.53.20.00.06.04.49.062.7.55.33.01.19.20.01
Деепричастие.31.16.44.10.03.00.00.01.14.01.49.11.08.00.23.01.00

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
Существительное20252424262728282830
Прилагательное8.97.79.19.2109.611111212
Глагол14202422202019181817
Местоимение-существительное13108.36.76.15.45.74.84.64
Местоименное прилагательное343.44.23.93.53.73.74.54.1
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.1.70.9011.11.1.8011.11
Числительное (порядковое).40.30.10.40.20.20.30.40.30.40
Наречие6.765.65.554.654.34.84.8
Предикатив1.91.111.11.11.70.70.90.80
Предлог7.76.889.19.39.81011109.9
Союз126.85.96.16.76.76.16.56.86.9
Междометие4.4.901.21.922.31.82.21.41.4
Вводное слово.70.50.30.20.20.20.20.20.30.10
Частица6.68.77.46.26.46.36.36.45.66
Причастие.30.70.901.21.41.41.51.51.21.8
Деепричастие.20.20.30.30.20.20.20.20.10.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая143.90
          .    точка96.27
          -    тире20.53
          !    восклицательный знак13.28
          ?    вопросительный знак13.01
          ...    многоточие14.90
          !..    воскл. знак с многоточием2.79
          ?..    вопр. знак с многоточием0.02
          !!!    тройной воскл. знак0.03
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.18
          "    кавычка20.05
          ()    скобки0.20
          :    двоеточие3.07
          ;    точка с запятой0.08




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 Валентинов
 48
2. Александр Рудазов
 39
3. Борис Акунин
 39
4. Андрей Уланов
 39
5. Zотов
 39
6. Андрей Белянин
 39
7. Александр Громов
 39
8. Сергей Лукьяненко
 39
9. Дмитрий Дашко
 39
10. Алексей Бессонов
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх