fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Патч. Канун
Автор: Михаил Зуев
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:415087
Слов в произведении (СВП):62240
Приблизительно страниц:215
Средняя длина слова, знаков:5.21
Средняя длина предложения (СДП), знаков:50.46
СДП авторского текста, знаков:64.35
СДП диалога, знаков:37.79
Доля диалогов в тексте:39.28%
Доля авторского текста в диалогах:3%
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:9860
Активный словарный запас (АСЗ):8951
Активный несловарный запас (АНСЗ):909
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1228.22
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2953.75 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:14613 (23.48% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:47627 (76.52% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное15582 (32.72%)
          Прилагательное5568 (11.69%)
          Глагол10330 (21.69%)
          Местоимение-существительное4307 (9.04%)
          Местоименное прилагательное2270 (4.77%)
          Местоимение-предикатив13 (0.03%)
          Числительное (количественное)960 (2.02%)
          Числительное (порядковое)211 (0.44%)
          Наречие3051 (6.41%)
          Предикатив576 (1.21%)
          Предлог6321 (13.27%)
          Союз5190 (10.90%)
          Междометие889 (1.87%)
          Вводное слово171 (0.36%)
          Частица4125 (8.66%)
          Причастие829 (1.74%)
          Деепричастие119 (0.25%)
Служебных слов:23405 (49.14%)

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
Существительное4117517.76.5.042.9.64121.534273.7.66144.4.70
Прилагательное48101221.5.02.58.101.8.3355.99.083.31.7.23
Глагол351618107.6.102.8.359.71.233132.5.338.72.33
Местоимение-существительное9.37.6234.23.1.02.97.065.715.84.5.58.3510.45.04
Местоименное прилагательное195.33.51.61.2.00.39.271.5222.1.17.062.6.74.00
Местоимение-предикатив.00.00.10.00.00.00.00.00.00.00.00.02.00.00.02.00.00
Числительное (колич-ое)71.21.8.35.29.001.2.19.43.141.61.2.17.02.70.14.00
Числительное (порядковое)2.2.25.27.06.04.00.02.06.08.02.10.35.04.00.15.04.00
Наречие5.95.6134.51.1.02.46.082.8.855.35.68.144.7.70.06
Предикатив1.2.542.1.83.37.00.08.02.39.10.62.74.10.04.95.02.02
Предлог65172.61111.044.51.51.2.10.211.3.02.02.702.15
Союз178.318113.6.001.2.357.61.18.35.81.1.43101.2.14
Междометие4.9.83.875.1.77.00.12.00.60.12.831.1.10.04.89.12.02
Вводное слово.41.27.62.17.14.00.00.00.17.06.52.15.02.02.21.06.00
Частица9.65.2275.72.1.001.4.173.9.935.36.7.48.216.41.1.10
Причастие5.71.6.72.58.41.00.10.00.37.023.2.77.21.00.33.37.06
Деепричастие.37.08.33.04.02.00.04.00.08.00.52.12.00.02.21.08.00

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
Существительное18212427282728282930
Прилагательное5.888.69.19.3109.910119.9
Глагол12232120181717161516
Местоимение-существительное129.77.96.76.16.35.65.35.24.9
Местоименное прилагательное2.53.93.83.43.63.84.14.644.3
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.11.61.71.81.41.81.91.91.51.7
Числительное (порядковое).20.30.40.40.30.30.40.30.40.30
Наречие6.96.15.34.84.74.54.25.14.44.1
Предикатив2.11.11.1.70.70.90.50.70.80.60
Предлог8.37.71011111112111211
Союз167.16.76.37.187.47.87.88.4
Междометие4.2.9011.31.31.11.51.2.801.4
Вводное слово.60.40.30.20.10.40.10.50.10.00
Частица9.29.27.15.96.15.965.96.25.5
Причастие.40.60.801.21.61.41.421.92.1
Деепричастие.30.20.10.20.20.20.10.20.00.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая113.96
          .    точка100.02
          -    тире26.43
          !    восклицательный знак9.72
          ?    вопросительный знак14.19
          ...    многоточие2.89
          !..    воскл. знак с многоточием0.24
          ?..    вопр. знак с многоточием0.11
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.08
          "    кавычка18.19
          ()    скобки0.10
          :    двоеточие4.71
          ;    точка с запятой0.63




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 Михаила Зуева 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
 40
2. Андрей Лазарчук
 39
3. Олег Рой
 39
4. Данил Корецкий
 39
5. Вячеслав Рыбаков
 39
6. Ант Скаландис
 39
7. Алексей Евтушенко
 38
8. Олег Дивов
 38
9. Александр Зорич
 38
10. Дмитрий Володихин
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх