fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Дама Пик
Автор: Макс Мах
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:397954
Слов в произведении (СВП):57876
Приблизительно страниц:200
Средняя длина слова, знаков:5.22
Средняя длина предложения (СДП), знаков:64.54
СДП авторского текста, знаков:82.62
СДП диалога, знаков:46.24
Доля диалогов в тексте:35.7%
Доля авторского текста в диалогах:11.63%
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:7223
Активный словарный запас (АСЗ):6883
Активный несловарный запас (АНСЗ):340
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1121.95
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2547.19 —> 9913-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:14626 (25.27% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:43250 (74.73% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное13511 (31.24%)
          Прилагательное4900 (11.33%)
          Глагол9545 (22.07%)
          Местоимение-существительное4270 (9.87%)
          Местоименное прилагательное2858 (6.61%)
          Местоимение-предикатив12 (0.03%)
          Числительное (количественное)658 (1.52%)
          Числительное (порядковое)124 (0.29%)
          Наречие2706 (6.26%)
          Предикатив496 (1.15%)
          Предлог4736 (10.95%)
          Союз5734 (13.26%)
          Междометие1328 (3.07%)
          Вводное слово272 (0.63%)
          Частица4162 (9.62%)
          Причастие913 (2.11%)
          Деепричастие151 (0.35%)
Служебных слов:23523 (54.39%)

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
Существительное4116349.19.5.041.7.388.9.9121326.1.71166.52
Прилагательное477.11121.4.00.40.081.6.424.47.12.082.71.3.24
Глагол331419148.9.042.269.31.327144.2.59112.9.50
Местоимение-существительное9.47.1265.73.9.10.87.025.8.756.26.2.87.679.59.06
Местоименное прилагательное256.46.62.71.9.00.26.101.7.422.43.3.46.103.4.44.06
Местоимение-предикатив.00.00.12.04.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)51.31.1.44.20.00.42.06.42.0211.3.18.14.34.14.02
Числительное (порядковое)1.4.10.12.04.02.00.06.02.02.00.06.32.04.00.04.00.00
Наречие4.46.21141.4.04.67.042.5.693.85.4.75.225.61.4.22
Предикатив1.1.361.8.61.52.00.10.00.30.16.571.24.10.81.04.04
Предлог45122.58.917.0021.75.10.061.4.00.04.631.9.06
Союз199.922124.6.001.228.31.59.28.31.5.77121.3.38
Междометие61.71.84.91.8.00.22.041.5.321.63.4.30.061.9.16.16
Вводное слово.77.401.61.08.00.06.00.36.04.30.61.08.00.50.02.02
Частица8.65304.41.9.002.1.043.51.14.39.9.83.387.11.2.12
Причастие6.21.3.95.73.79.00.08.00.79.083.91.3.18.06.52.22.04
Деепричастие.42.14.18.10.04.00.02.00.04.061.1.40.04.02.34.02.02

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
Существительное14202324242425252625
Прилагательное6.66.37.97.787.89.49.58.910
Глагол16192020181716181716
Местоимение-существительное12139.17.47.47.16.56.55.55.9
Местоименное прилагательное2.854.95.14.956.24.95.95.1
Местоимение-предикатив.00.10.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.901.31.11.11.61.21.11.41.3
Числительное (порядковое).10.20.20.20.20.30.20.30.20.20
Наречие6.65.64.74.64.94.54.644.14.3
Предикатив1.71.21.801.80.60.70.60.60
Предлог6.36.78.188.49.28.98.68.510
Союз149.78.99.4101110101010
Междометие7.21.41.52.22.11.92.221.81.9
Вводное слово1.2.70.30.50.40.30.30.40.10.10
Частица8.98.88.17.57777.27.37.1
Причастие.40.901.41.41.41.81.31.82.42.1
Деепричастие.40.20.20.30.20.30.30.40.30.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая134.82
          .    точка76.28
          -    тире41.95
          !    восклицательный знак10.82
          ?    вопросительный знак12.51
          ...    многоточие6.96
          !..    воскл. знак с многоточием0.29
          ?..    вопр. знак с многоточием0.40
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.41
          "    кавычка17.28
          ()    скобки0.02
          :    двоеточие2.87
          ;    точка с запятой0.24




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. Макс Мах
 51
2. Олег Авраменко
 39
3. Олег Рой
 39
4. Андрей Смирнов
 39
5. Елизавета Шумская
 38
6. Александр Дихнов
 37
7. Ольга Куно
 37
8. Дмитрий Владимирович Лазарев
 37
9. Вера Ковальчук
 37
10. Алексей Евтушенко
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх