fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Через межу
Автор: Павел Бажов
Дата проведения анализа: 17 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:77714
Слов в произведении (СВП):11012
Приблизительно страниц:38
Средняя длина слова, знаков:5.28
Средняя длина предложения (СДП), знаков:51.68
СДП авторского текста, знаков:80.36
СДП диалога, знаков:39.72
Доля диалогов в тексте:54.49%
Доля авторского текста в диалогах:10.32%
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:3038
Активный словарный запас (АСЗ):2821
Активный несловарный запас (АНСЗ):217
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1209.49
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2838.36 —> 5765-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:2630 (23.88% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:8382 (76.12% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное2702 (32.24%)
          Прилагательное944 (11.26%)
          Глагол2121 (25.30%)
          Местоимение-существительное618 (7.37%)
          Местоименное прилагательное511 (6.10%)
          Местоимение-предикатив3 (0.04%)
          Числительное (количественное)150 (1.79%)
          Числительное (порядковое)23 (0.27%)
          Наречие494 (5.89%)
          Предикатив89 (1.06%)
          Предлог1075 (12.83%)
          Союз957 (11.42%)
          Междометие204 (2.43%)
          Вводное слово43 (0.51%)
          Частица651 (7.77%)
          Причастие120 (1.43%)
          Деепричастие17 (0.20%)
Служебных слов:4079 (48.66%)

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
Существительное4022616.69.003.3.339.51.530296.9.99124.4.33
Прилагательное457.3191.31.3.001.1.002.223.76.11.4.221.81.2.22
Глагол3513189.29.6.222.4.007.32.228254.41.2121.4.11
Местоимение-существительное9.94.6163.71.4.001.1.115.667.64.7.88.444.8.11.00
Местоименное прилагательное216.18.31.81.4.00.22.111.6.332.82.5.66.223.1.66.00
Местоимение-предикатив.11.00.11.00.00.00.00.00.00.00.00.11.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.81.52.7.66.99.00.44.22.22.00.991.1.22.22.66.11.00
Числительное (порядковое)1.6.00.33.00.00.00.00.00.00.00.22.11.00.00.00.00.00
Наречие5.23.1162.81.6.00.44.003.4.665.23.31.3.335.4.99.11
Предикатив.88.332.44.11.00.00.00.22.00.881.2.33.11.88.00.00
Предлог66152.68.514.002.99.33.22.22.99.00.00.111.4.00
Союз167.6239.15.2.001.5.337.2.779.15.51.2.119.8.88.22
Междометие7.52.21.46.21.9.00.00.00.22.00.221.1.11.00.66.11.00
Вводное слово.66.11.66.22.00.00.11.00.44.00.88.33.00.00.11.11.00
Частица8.14.12752.1.001.2.001.4.335.45.9.66.664.9.88.11
Причастие5.41.2.55.22.11.00.00.00.55.003.44.00.00.22.11.11
Деепричастие.33.22.22.00.00.00.00.00.00.00.88.11.00.00.11.00.00

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
Существительное16212627262629282826
Прилагательное8.66.67.57.39.3108.37.59.910
Глагол19182221222020222020
Местоимение-существительное7.1106.25.75.23.72.84.44.25.2
Местоименное прилагательное3.96.944.73.54.95.25.93.74.9
Местоимение-предикатив.10.10.10.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.61.71.51.61.71.8.901.71.31
Числительное (порядковое).20.60.10.20.50.00.20.20.00.30
Наречие8.45.63.93.83.63.93.32.84.85.9
Предикатив1.71.80.70.90.30.20.90.70.80
Предлог127.710111088.911117.7
Союз9.57.59.58.38.413106.89.59.8
Междометие2.32.51.421.52.21.41.72.21.8
Вводное слово.101.4.40.40.30.10.20.20.40.00
Частица8.58.95.45.65.84.96.95.73.34.9
Причастие.30.70.601.31.6.902.2.70.701.8
Деепричастие.40.10.00.20.10.00.20.40.00.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая129.22
          .    точка98.07
          -    тире27.52
          !    восклицательный знак9.63
          ?    вопросительный знак16.35
          ...    многоточие12.53
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.45
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.09
          "    кавычка18.25
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие10.62
          ;    точка с запятой0.64




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».


Внимание! У Павла Бажова пока не сформирован лингвистический паспорт, а значит этого автора в списке результатов не будет в любом случае. Проверка авторства для данного произведения не может претендовать на верный результат.

АвторСовпадение с лингвопрофилем автора (в условных единицах)
1. Борис Акунин
 27
2. Дмитрий Емец
 26
3. Сергей Трофимович Алексеев
 26
4. Александр Рудазов
 26
5. Александр Мазин
 26
6. Алексей Лукьянов
 26
7. Далия Трускиновская
 26
8. Владимир Санин
 26
9. Юрий Бурносов
 26
10. Святослав Логинов
 25
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх