fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Тьма близко
Автор: Виктор Ночкин
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:630205
Слов в произведении (СВП):92717
Приблизительно страниц:326
Средняя длина слова, знаков:5.3
Средняя длина предложения (СДП), знаков:62.41
СДП авторского текста, знаков:81.37
СДП диалога, знаков:44.26
Доля диалогов в тексте:36.37%
Доля авторского текста в диалогах:7.11%
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:8815
Активный словарный запас (АСЗ):8489
Активный несловарный запас (АНСЗ):326
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1162.39
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2613.49 —> 9068-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:19768 (21.32% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:72949 (78.68% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное24717 (33.88%)
          Прилагательное7287 (9.99%)
          Глагол18785 (25.75%)
          Местоимение-существительное6345 (8.70%)
          Местоименное прилагательное3788 (5.19%)
          Местоимение-предикатив10 (0.01%)
          Числительное (количественное)789 (1.08%)
          Числительное (порядковое)142 (0.19%)
          Наречие4173 (5.72%)
          Предикатив744 (1.02%)
          Предлог8705 (11.93%)
          Союз6788 (9.31%)
          Междометие1473 (2.02%)
          Вводное слово215 (0.29%)
          Частица4688 (6.43%)
          Причастие1346 (1.85%)
          Деепричастие179 (0.25%)
Служебных слов:32191 (44.13%)

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
Существительное4615649.58.1.011.6.22121.329275.3.30125.8.47
Прилагательное474.9141.8.88.00.27.041.6.423.15.80.101.61.11
Глагол521925129.7.062.46101.544163.7.469.53.3.27
Местоимение-существительное7.67.23232.00.57.054.6.804.73.3.37.289.43.08
Местоименное прилагательное234.87.11.9.90.01.19.091.431.61.7.18.112.4.34.03
Местоимение-предикатив.00.00.04.03.00.00.00.00.01.00.00.01.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.2.981.1.32.16.03.06.00.16.01.75.65.09.01.53.11.03
Числительное (порядковое)1.2.04.18.04.03.00.00.01.05.00.08.06.01.00.06.00.00
Наречие5.45.1164.81.2.00.55.032.5.553.63.5.53.052.9.74.04
Предикатив.71.572.5.80.34.00.09.00.39.15.55.67.14.01.79.05.01
Предлог61132.59.713.00.93.51.57.18.11.80.09.00.192.7.10
Союз176.7219.83.3.01.89.106.21.15.43.9.65.275.7.68.22
Междометие5.71.11.32.91.6.00.13.06.96.16.881.3.16.01.77.22.04
Вводное слово.36.06.46.44.15.00.01.00.15.05.22.20.10.00.18.04.01
Частица5.33.2264.71.6.001.4.032.4.662.24.6.47.114.4.51.16
Причастие81.3.79.29.34.00.01.01.38.013.5.49.14.01.23.16.01
Деепричастие.52.06.24.22.08.00.01.01.09.03.32.24.01.00.24.04.00

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
Существительное22212326282929302930
Прилагательное5.87.67.17.88.37.68.38.68.98.8
Глагол12282624222020202020
Местоимение-существительное14117.776.165.35.64.94.6
Местоименное прилагательное3.54.64.13.94.53.944.34.54.8
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.801.90.90.80.90.601.70
Числительное (порядковое).10.20.20.10.10.10.10.20.10.20
Наречие7.25.34.644.74.744.34.23.9
Предикатив1.6.901.3.70.60.70.80.60.50.60
Предлог7.25.89.411101111101011
Союз125.96.16.37.37.48.17.88.17.7
Междометие4.6.70.901.41.51.61.81.41.61.3
Вводное слово.80.10.30.30.20.20.10.10.10.10
Частица6.376.65.14.855.14.54.34.5
Причастие.501.11.11.41.21.51.81.61.81.7
Деепричастие.50.20.20.20.20.20.10.20.20.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая122.50
          .    точка76.95
          -    тире26.50
          !    восклицательный знак12.92
          ?    вопросительный знак11.17
          ...    многоточие9.79
          !..    воскл. знак с многоточием0.13
          ?..    вопр. знак с многоточием0.14
          !!!    тройной воскл. знак0.04
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.02
          "    кавычка1.59
          ()    скобки0.02
          :    двоеточие4.06
          ;    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. Виктор Ночкин
 48
2. Алекс Орлов
 39
3. Диана Удовиченко
 39
4. Виктор Глебов
 38
5. Елена Жаринова
 38
6. Владимир Свержин
 38
7. Галина Романова
 38
8. Михаил Костин
 38
9. Кирилл Бенедиктов
 38
10. Елена Хаецкая
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх