fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Чёрная башня
Автор: Наталья Павлищева
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:573670
Слов в произведении (СВП):86664
Приблизительно страниц:305
Средняя длина слова, знаков:5.31
Средняя длина предложения (СДП), знаков:71.27
СДП авторского текста, знаков:91.25
СДП диалога, знаков:44.09
Доля диалогов в тексте:26.3%
Доля авторского текста в диалогах:3.06%
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:8159
Активный словарный запас (АСЗ):7735
Активный несловарный запас (АНСЗ):424
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1099.69
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2460.13 —> 10738-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:21013 (24.25% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:65651 (75.75% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное19585 (29.83%)
          Прилагательное6485 (9.88%)
          Глагол15842 (24.13%)
          Местоимение-существительное5596 (8.52%)
          Местоименное прилагательное4294 (6.54%)
          Местоимение-предикатив15 (0.02%)
          Числительное (количественное)824 (1.26%)
          Числительное (порядковое)134 (0.20%)
          Наречие4061 (6.19%)
          Предикатив658 (1.00%)
          Предлог7177 (10.93%)
          Союз7231 (11.01%)
          Междометие1933 (2.94%)
          Вводное слово256 (0.39%)
          Частица6146 (9.36%)
          Причастие948 (1.44%)
          Деепричастие228 (0.35%)
Служебных слов:32876 (50.08%)

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
Существительное4114378.210.001.7.24111.428287.6.90173.2.90
Прилагательное404.4152.11.4.00.38.061.9.304.15.91.6.093.87.23
Глагол4117231212.142.1.51101.129215.3.54122.7.47
Местоимение-существительное8.37.4243.62.9.00.82.075.3.8453.9.57.2111.65.11
Местоименное прилагательное2767.32.51.7.00.53.091.5.632.12.3.43.163.6.45.09
Местоимение-предикатив.01.00.06.01.00.00.00.00.00.00.00.00.03.00.00.01.00
Числительное (колич-ое)4.811.5.26.37.01.21.01.33.01.78.84.10.00.61.16.00
Числительное (порядковое).99.18.17.01.01.00.00.00.01.01.20.06.01.01.06.01.00
Наречие4.36173.91.5.01.63.032.6.573.63.2.82.035.9.72.07
Предикатив.64.602.41.1.40.00.10.00.36.06.53.80.18.01.64.10.00
Предлог549.61.98.915.001.4.33.68.07.091.4.03.00.851.3.04
Союз188.221106.00.99.176.5.787.45.11.3.239.21.27
Междометие71.91.94.32.1.00.17.041.3.2112.17.071.8.23.00
Вводное слово.37.21.91.43.09.00.03.00.24.06.21.30.06.00.37.06.01
Частица7.94.7384.12.6.001.1.064.1.824.56.77.275.4.84.31
Причастие4.8.80.70.44.36.00.03.00.65.012.4.75.24.03.47.11.01
Деепричастие.31.13.50.24.06.00.03.00.26.03.77.18.01.00.40.13.06

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
Существительное14182123242526262527
Прилагательное5.67.37.588.88.27.67.98.28.4
Глагол12252623222018191818
Местоимение-существительное16117.47.16.16.15.25.65.55.8
Местоименное прилагательное3.84.94.55.35.45.45.85.75.15.3
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.21.11.11.90.901.11.1.901
Числительное (порядковое).20.20.10.20.20.20.20.20.10.20
Наречие76.65.24.6454.84.74.74.4
Предикатив2.21.80.80.70.60.80.60.80.70
Предлог85.97.68.78.99.39.29.1109.6
Союз156.77.47.68.28.698.59.17.4
Междометие7.11.31.61.421.92.32.32.62.6
Вводное слово.80.30.30.30.20.20.30.30.20.30
Частица7.2109.28.17.277.47.57.17
Причастие.50.80.90.901.111.41.11.81.5
Деепричастие.50.20.30.10.30.40.30.30.30.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая119.16
          .    точка64.93
          -    тире11.60
          !    восклицательный знак5.07
          ?    вопросительный знак10.89
          ...    многоточие6.93
          !..    воскл. знак с многоточием0.05
          ?..    вопр. знак с многоточием0.12
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.88
          "    кавычка2.53
          ()    скобки0.67
          :    двоеточие7.92
          ;    точка с запятой0.05




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. Наталья Павлищева
 45
2. Вера Ковальчук
 38
3. Наталья Резанова
 37
4. Елизавета Шумская
 37
5. Даниил Аксёнов
 37
6. Олег Рой
 37
7. Наталья Игнатова
 37
8. Сергей Садов
 37
9. Елена Горелик
 36
10. Дмитрий Воронин
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх