fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Куда не ведёт дорога
Автор: Дарья Кандалинцева
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:455858
Слов в произведении (СВП):61043
Приблизительно страниц:214
Средняя длина слова, знаков:5.3
Средняя длина предложения (СДП), знаков:59.25
СДП авторского текста, знаков:71.85
СДП диалога, знаков:51.02
Доля диалогов в тексте:52.14%
Доля авторского текста в диалогах:20.26%
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:7425
Активный словарный запас (АСЗ):7086
Активный несловарный запас (АНСЗ):339
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1222.05
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2719.61 отсутствует 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:13706 (22.45% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:47337 (77.55% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное14169 (29.93%)
          Прилагательное4820 (10.18%)
          Глагол12131 (25.63%)
          Местоимение-существительное4828 (10.20%)
          Местоименное прилагательное2566 (5.42%)
          Местоимение-предикатив4 (0.01%)
          Числительное (количественное)590 (1.25%)
          Числительное (порядковое)83 (0.18%)
          Наречие3137 (6.63%)
          Предикатив613 (1.29%)
          Предлог5954 (12.58%)
          Союз4206 (8.89%)
          Междометие1065 (2.25%)
          Вводное слово152 (0.32%)
          Частица3643 (7.70%)
          Причастие936 (1.98%)
          Деепричастие171 (0.36%)
Служебных слов:22589 (47.72%)

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
Существительное3515478.27.1.021.5.18101.328235.4.43116.1.69
Прилагательное454.4181.8.73.00.61.041.8.343.64.2.77.0621.3.30
Глагол4318241510.002.2.26111.541154.3.459.93.4.53
Местоимение-существительное7.67.4334.73.021.047.11.14.94.6.65.4313.47.18
Местоименное прилагательное225.56.221.5.00.49.141.8.591.71.9.28.042.9.42.08
Местоимение-предикатив.02.00.00.00.00.00.00.00.00.02.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.3.791.6.47.14.02.42.04.20.161.2.71.06.00.59.16.02
Числительное (порядковое)1.1.06.14.00.00.00.00.02.00.02.02.06.00.00.02.06.00
Наречие4.75.5205.91.1.00.30.063.694.31.9.79.0451.22
Предикатив.57.652.91.1.32.02.04.00.85.34.38.57.14.02.81.04.02
Предлог63142.69.514.001.8.43.69.06.121.5.08.04.652.8.08
Союз11619123.6.00.73.045.8.936.14.5.71.496.9.83.12
Междометие5.91.11.34.31.4.00.12.02.93.241.11.5.06.001.2.28.10
Вводное слово.49.14.42.47.06.00.00.00.16.08.14.26.08.00.16.02.00
Частица6.53.6315.41.8.001.1.083.5.994.25.45.264.9.43.16
Причастие6.91.6.83.40.34.00.08.02.93.024.5.65.20.06.45.16.02
Деепричастие.47.22.63.18.02.00.04.00.14.08.71.14.00.00.43.04.00

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
Существительное15182123262527272828
Прилагательное5.97.87.27.47.98.2898.39
Глагол15262724221920181919
Местоимение-существительное17128.98.16.965.564.95.3
Местоименное прилагательное3.14.73.74.53.74.94.74.54.94.5
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).801.21.2111.2.901.1.50.90
Числительное (порядковое).20.20.10.20.10.10.00.20.10.30
Наречие86.54.75.24.44.84.74.74.84.9
Предикатив2.611.2111.90.80.60.40
Предлог8.85.78.910111211121212
Союз106.866.26.17.87.86.77.76.7
Междометие4.611.21.41.71.91.91.61.61.7
Вводное слово.40.40.20.10.20.20.30.40.10.50
Частица7.28.17.16.56.265.45.44.74.8
Причастие.50.70.801.41.8221.82.62.4
Деепричастие.50.20.20.30.20.40.30.30.30.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая132.46
          .    точка94.05
          -    тире47.29
          !    восклицательный знак6.36
          ?    вопросительный знак17.69
          ...    многоточие6.41
          !..    воскл. знак с многоточием0.15
          ?..    вопр. знак с многоточием0.44
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.36
          "    кавычка4.65
          ()    скобки0.11
          :    двоеточие3.52
          ;    точка с запятой0.15




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 Дарьи Кандалинцевой 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. Анна Гурова
 40
2. Олег Рой
 40
3. Елена Жаринова
 39
4. Константин Бояндин
 39
5. Екатерина Неволина
 39
6. Галина Романова
 39
7. Альбина Нури
 39
8. Сергей Недоруб
 39
9. Артём Тихомиров
 39
10. Марина Ясинская
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх