fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Принц Белой башни
Автор: Дмитрий Суслин
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:416107
Слов в произведении (СВП):64544
Приблизительно страниц:212
Средняя длина слова, знаков:4.97
Средняя длина предложения (СДП), знаков:50.32
СДП авторского текста, знаков:62.08
СДП диалога, знаков:39.75
Доля диалогов в тексте:41.73%
Доля авторского текста в диалогах:7.16%
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:6032
Активный словарный запас (АСЗ):5929
Активный несловарный запас (АНСЗ):103
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:995.13
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2179.32 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:15607 (24.18% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:48937 (75.82% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное14067 (28.75%)
          Прилагательное4464 (9.12%)
          Глагол13702 (28.00%)
          Местоимение-существительное6521 (13.33%)
          Местоименное прилагательное3267 (6.68%)
          Местоимение-предикатив8 (0.02%)
          Числительное (количественное)678 (1.39%)
          Числительное (порядковое)154 (0.31%)
          Наречие3595 (7.35%)
          Предикатив439 (0.90%)
          Предлог5657 (11.56%)
          Союз5850 (11.95%)
          Междометие905 (1.85%)
          Вводное слово151 (0.31%)
          Частица3865 (7.90%)
          Причастие486 (0.99%)
          Деепричастие75 (0.15%)
Служебных слов:26299 (53.74%)

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
Существительное26104588.9.001.1.639.4.7619303.27112.5.32
Прилагательное383.3131.61.1.00.25.131.3.402.86.7.47.041.9.25.07
Глагол3915301714.022.1.43131.242223.23111.8.23
Местоимение-существительное9.88.9427.34.001.2.048.1.947.26.5.40.3212.38.05
Местоименное прилагательное2578.83.11.3.00.40.141.6.342.42.4.31.073.1.43.02
Местоимение-предикатив.00.00.05.04.00.00.00.00.00.00.04.02.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)51.11.4.41.41.02.14.02.27.11.96.94.02.00.79.11.02
Числительное (порядковое)1.5.05.23.05.02.00.04.00.02.00.05.27.00.02.05.04.00
Наречие4.24.1208.81.5.02.43.073.8.723.74.2.56.044.2.52.07
Предикатив.47.341.9.83.27.00.05.00.23.07.34.58.07.02.50.00.02
Предлог50113.61416.001.9.49.79.20.181.04.00.67.90.00
Союз177.826164.7.021.3.207.5.437.54.3.88.278.6.83.14
Междометие4.3.831.341.00.11.021.13.671.4.11.00.96.11.04
Вводное слово.23.13.41.83.11.00.02.00.11.02.11.38.00.00.09.02.00
Частица6.142971.6.001.6.073.5.9745.47.364.29.09
Причастие3.7.61.47.18.29.00.02.04.11.021.2.70.13.00.20.09.00
Деепричастие.13.05.16.07.05.00.00.00.04.02.45.04.00.00.16.00.00

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
Существительное16161821222425262626
Прилагательное4.166.57.76.77.47.77.17.87.9
Глагол15272625222120212020
Местоимение-существительное201511108.27.56.77.26.67
Местоименное прилагательное2.74.64.94.855.86.45.85.76
Местоимение-предикатив.10.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.11.311.1.90.901.901.1.80
Числительное (порядковое).30.40.20.20.30.10.20.00.30.20
Наречие9.37.15.64.75.15.34.73.84.64.6
Предикатив1.1.70.90.70.80.50.70.50.30.50
Предлог6.15.18.69109.611111010
Союз127.67.28109.799.2109.8
Междометие4.7.70.70.901.11.11.51.111.2
Вводное слово.80.30.20.20.20.10.10.20.10.00
Частица6.67.47.55.85.65.35.35.65.54.6
Причастие.30.60.80.90.90.70.90.70.70.70
Деепричастие.20.10.10.00.10.10.10.10.10.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая99.81
          .    точка101.45
          -    тире25.63
          !    восклицательный знак10.29
          ?    вопросительный знак11.57
          ...    многоточие0.84
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.06
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.02
          "    кавычка1.30
          ()    скобки0.28
          :    двоеточие1.66
          ;    точка с запятой0.14




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. Дмитрий Суслин
 46
2. Олег Рой
 36
3. Анна Гурова
 36
4. Галина Романова
 35
5. Елена Жаринова
 35
6. Андрей Астахов
 35
7. Игорь Пронин
 35
8. Владимир Лосев
 35
9. Михаил Тырин
 35
10. Андрей Буторин
 35
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх