fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Тень под землёй
Автор: Владимир Немцов
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:193206
Слов в произведении (СВП):27517
Приблизительно страниц:99
Средняя длина слова, знаков:5.46
Средняя длина предложения (СДП), знаков:65.86
СДП авторского текста, знаков:73.93
СДП диалога, знаков:55.29
Доля диалогов в тексте:36.46%
Доля авторского текста в диалогах:10.75%
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:4503
Активный словарный запас (АСЗ):4453
Активный несловарный запас (АНСЗ):50
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1147.74
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2514.74 —> 10248-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:6055 (22.00% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:21462 (78.00% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное6938 (32.33%)
          Прилагательное2434 (11.34%)
          Глагол5358 (24.97%)
          Местоимение-существительное2438 (11.36%)
          Местоименное прилагательное1282 (5.97%)
          Местоимение-предикатив4 (0.02%)
          Числительное (количественное)233 (1.09%)
          Числительное (порядковое)49 (0.23%)
          Наречие1340 (6.24%)
          Предикатив233 (1.09%)
          Предлог2572 (11.98%)
          Союз1780 (8.29%)
          Междометие472 (2.20%)
          Вводное слово91 (0.42%)
          Частица1643 (7.66%)
          Причастие433 (2.02%)
          Деепричастие52 (0.24%)
Служебных слов:10334 (48.15%)

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
Существительное431940129.1.001.5.459.81.424245.2.37126.2.41
Прилагательное556.9141.6.90.00.16.001.5.413.23.7.74.161.91.6.25
Глагол3917261513.041.8.16111.438164.7.459.62.6.33
Местоимение-существительное8.28.2414.82.9.00.66.047.5.704.53.9.94.9412.57.20
Местоименное прилагательное258.45.72.6.94.00.16.041.6.611.61.2.29.002.8.53.08
Местоимение-предикатив.08.00.04.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.7.781.2.12.41.00.45.16.12.001.45.04.12.37.12.00
Числительное (порядковое)1.5.12.16.00.00.00.00.00.00.00.00.08.00.00.04.00.00
Наречие4.15.6185.6.86.00.33.082.6.573.83.1.61.204.81.2.04
Предикатив.70.493.57.12.00.04.00.25.20.491.1.25.00.82.04.00
Предлог58132.49.115.002.78.57.08.12.61.00.00.702.6.00
Союз9.55.818113.12.78.125.2.746.83.6.74.125.9.53.25
Междометие6.11.51.24.21.5.00.12.08.86.04.901.6.04.04.86.16.04
Вводное слово.41.08.61.53.12.00.00.00.37.12.33.41.08.00.25.08.00
Частица5.64.2266.11.8.00.94.003.6.9444.6.57.296.6.90.12
Причастие8.91.8.41.37.41.00.00.00.86.163.2.33.08.04.37.16.00
Деепричастие.25.12.57.20.04.00.00.00.04.00.53.08.00.00.16.04.00

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
Существительное13182025292826293030
Прилагательное5.37.677.8108.49.6109.410
Глагол16282622192018181816
Местоимение-существительное23139.89.26.36.86.15.36.54.3
Местоименное прилагательное2.44.75.14.154.65.75.24.35.1
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.10.00.00.00
Числительное (колич-ое).501.21.1111.70.90.10.50
Числительное (порядковое).10.10.10.20.10.30.20.10.30.00
Наречие7.66.35.14.13.94.84.93.83.84.5
Предикатив1.81.11.11.70.70.80.80.70.50
Предлог115.48.8118.89.210101011
Союз7.15.56.15.16.57.77.86.46.27
Междометие4.2.601.51.31.41.41.921.62.3
Вводное слово.80.50.20.30.40.30.30.10.40.30
Частица76.87.75.75.955.85.55.55.8
Причастие.30.701.11.61.81.522.22.61.7
Деепричастие.30.40.00.10.30.20.20.20.10.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая117.89
          .    точка90.53
          -    тире22.17
          !    восклицательный знак2.29
          ?    вопросительный знак9.23
          ...    многоточие5.89
          !..    воскл. знак с многоточием0.11
          ?..    вопр. знак с многоточием0.22
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.00
          "    кавычка12.14
          ()    скобки0.11
          :    двоеточие4.47
          ;    точка с запятой0.18




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 Немцов
 42
2. Олег Рой
 33
3. Алексей Бессонов
 33
4. Кирилл Бенедиктов
 32
5. Михаил Тырин
 32
6. Алексей Атеев
 32
7. Александр Петрович Казанцев
 32
8. Наталья Александрова
 32
9. Борис Акунин
 32
10. Сергей Лукьяненко
 32
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх