fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Серый мир
Автор: Николай Марчук
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:605602
Слов в произведении (СВП):88959
Приблизительно страниц:306
Средняя длина слова, знаков:5.2
Средняя длина предложения (СДП), знаков:71.3
СДП авторского текста, знаков:88.6
СДП диалога, знаков:52.68
Доля диалогов в тексте:35.65%
Доля авторского текста в диалогах:11.55%
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:9696
Активный словарный запас (АСЗ):9176
Активный несловарный запас (АНСЗ):520
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1113.10
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2582.83 —> 9413-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:21106 (23.73% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:67853 (76.27% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное22426 (33.05%)
          Прилагательное7992 (11.78%)
          Глагол15860 (23.37%)
          Местоимение-существительное6958 (10.25%)
          Местоименное прилагательное3620 (5.34%)
          Местоимение-предикатив13 (0.02%)
          Числительное (количественное)1518 (2.24%)
          Числительное (порядковое)250 (0.37%)
          Наречие3769 (5.55%)
          Предикатив686 (1.01%)
          Предлог9081 (13.38%)
          Союз7137 (10.52%)
          Междометие1050 (1.55%)
          Вводное слово310 (0.46%)
          Частица5364 (7.91%)
          Причастие1378 (2.03%)
          Деепричастие196 (0.29%)
Служебных слов:33729 (49.71%)

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
Существительное431650139.9.013.2.619.11.431273.9.45134.5.47
Прилагательное516.7132.61.2.00.62.111.7.374.65.7.76.152.71.5.24
Глагол351720137.4.053.8.429.51.235162.1.65103.7.31
Местоимение-существительное9.26.82962.9.001.1.136.786.74.9.61.478.7.62.10
Местоименное прилагательное195.472.9.96.00.48.141.512.21.7.17.052.5.57.05
Местоимение-предикатив.00.01.09.00.00.00.00.00.00.00.01.04.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)8.41.81.8.39.32.011.1.11.31.081.81.4.05.03.48.13.01
Числительное (порядковое)1.7.27.34.04.05.00.04.01.06.00.23.31.04.00.03.03.00
Наречие4.66124.9.87.04.56.052.4.664.42.9.57.153.4.76.06
Предикатив.59.822.1.62.33.00.09.00.42.03.56.46.10.04.66.06.00
Предлог60164.99.713.013.8.59.70.15.25.84.00.00.682.5.17
Союз15819103.7.011.6.375.7.768.25.4.87.468.1.90.31
Междометие3.6.78.703.6.70.00.09.01.64.05.55.97.04.04.65.22.03
Вводное слово.68.13.54.55.06.00.01.03.20.01.27.69.06.00.39.01.00
Частица74.8236.31.6.001.5.082.81.14.18.56.335.2.71.13
Причастие7.11.7.93.61.25.00.10.01.52.033.7.75.20.08.22.11.09
Деепричастие.43.20.36.10.10.00.05.00.01.01.62.19.03.00.27.01.00

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
Существительное17192224262727282828
Прилагательное8.27.67.798.79.39.99.599.9
Глагол14212022211918181718
Местоимение-существительное1212118.88.36.66.46.36.75.9
Местоименное прилагательное2.14.24.54.344.14.24.94.64.1
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.11.41.621.82.322.31.91.9
Числительное (порядковое).50.30.30.10.40.40.30.40.30.20
Наречие6.15.24.44.23.743.93.943.7
Предикатив1.5.801.90.60.60.90.50.70.60
Предлог9.48.79.710101012111111
Союз129.87.36.57.48.47.97.67.57.4
Междометие3.1.801.11.901.801.111.3
Вводное слово1.60.40.30.20.20.20.20.30.30
Частица9.97.46.95.85.65.55.65.25.45.5
Причастие1.901.51.51.61.51.81.62.11.7
Деепричастие.50.10.20.20.20.30.20.20.30.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая170.20
          .    точка72.48
          -    тире23.43
          !    восклицательный знак9.31
          ?    вопросительный знак12.33
          ...    многоточие0.58
          !..    воскл. знак с многоточием0.02
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.11
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.30
          "    кавычка9.32
          ()    скобки0.29
          :    двоеточие2.96
          ;    точка с запятой0.03




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. Николай Марчук
 48
2. Павел Мамонтов
 39
3. Александр Афанасьев
 39
4. Никита Аверин
 39
5. Владислав Жеребьёв
 38
6. Фёдор Вихрев
 38
7. Михаил Михайлов
 38
8. Виктор Косенков
 38
9. Алексей Колентьев
 38
10. Дмитрий Силлов
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх