fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Тайна полтергейста
Автор: Сергей Недоруб
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:141640
Слов в произведении (СВП):19459
Приблизительно страниц:68
Средняя длина слова, знаков:5.33
Средняя длина предложения (СДП), знаков:51.46
СДП авторского текста, знаков:73.39
СДП диалога, знаков:39.88
Доля диалогов в тексте:50.89%
Доля авторского текста в диалогах:15.32%
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:4123
Активный словарный запас (АСЗ):3998
Активный несловарный запас (АНСЗ):125
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1153.59
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2673.32 —> 8372-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:3944 (20.27% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:15515 (79.73% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное4643 (29.93%)
          Прилагательное1503 (9.69%)
          Глагол3845 (24.78%)
          Местоимение-существительное1727 (11.13%)
          Местоименное прилагательное811 (5.23%)
          Местоимение-предикатив3 (0.02%)
          Числительное (количественное)244 (1.57%)
          Числительное (порядковое)51 (0.33%)
          Наречие837 (5.39%)
          Предикатив174 (1.12%)
          Предлог2003 (12.91%)
          Союз1268 (8.17%)
          Междометие255 (1.64%)
          Вводное слово41 (0.26%)
          Частица1043 (6.72%)
          Причастие280 (1.80%)
          Деепричастие61 (0.39%)
Служебных слов:7212 (46.48%)

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
Существительное3913478.87.1.001.8.32111.833233.5.38104.5.63
Прилагательное444.4152.5.76.00.51.061.2.3243.7.51.0621.00
Глагол4317201812.062.7.51111.144143.2.199.62.9.63
Местоимение-существительное118.7345.82.6.00.76.067.427.54.91.19111.1.32
Местоименное прилагательное195.75.82.21.1.00.32.191.3.764.11.7.32.063.4.63.00
Местоимение-предикатив.00.00.06.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)7.11.11.1.38.32.06.25.25.06.191.11.00.06.25.38.06
Числительное (порядковое)1.8.00.06.06.00.00.00.00.06.00.13.25.00.00.13.00.06
Наречие3.65.4174.5.95.00.63.001.7.1932.7.44.064.21.3.00
Предикатив1.7.252.6.76.32.00.13.00.19.06.57.82.06.00.38.00.00
Предлог66162.41415.003.21.3.57.06.061.00.00.702.7.00
Союз115.121113.4.001.2.133.7.827.22.91.137.57.32
Междометие4.11.955.1.95.00.19.00.38.00.44.95.19.00.63.25.00
Вводное слово.25.06.44.63.13.00.00.00.13.00.06.06.00.00.44.06.00
Частица5.93.6296.21.9.001.3.002.7.762.54.9.32.193.7.82.25
Причастие7.61.89.63.32.00.06.00.44.063.7.32.06.00.25.13.06
Деепричастие.76.19.32.19.06.00.00.00.00.001.5.13.00.00.38.13.06

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
Существительное16192124282728283027
Прилагательное6.47.46.57.77.78.38.69.9911
Глагол19262521232016201617
Местоимение-существительное18149.28.26.86.26.77.26.36.1
Местоименное прилагательное2.43.73.84.34.14.55.34.95.35.6
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.10.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.31.11.511.41.711.51.91.1
Числительное (порядковое).30.10.30.40.20.20.40.30.40.40
Наречие64.94.54.93.94.443.13.43.9
Предикатив1.8.901.1.80.80.701.60.70.40
Предлог781112101212121014
Союз9.74.96.16.95.97.17.65.47.86.3
Междометие3.3.701.801.31.1.901.32.41.3
Вводное слово.80.20.10.10.20.10.30.10.00.10
Частица67.5764.45.14.74.23.74.4
Причастие.701.1.801.31.91.22.71.62.11.7
Деепричастие.80.20.50.20.20.20.10.40.50.00

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая115.17
          .    точка115.73
          -    тире48.82
          !    восклицательный знак4.78
          ?    вопросительный знак14.44
          ...    многоточие1.59
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.67
          "    кавычка16.24
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие1.95
          ;    точка с запятой0.00




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. Сергей Недоруб
 39
2. Иван Сербин
 35
3. Данил Корецкий
 33
4. Алексей Фомичёв
 33
5. Алекс Каменев
 33
6. Алекс Орлов
 33
7. Алексей Калугин
 33
8. Дмитрий Янковский
 33
9. Роман Куликов
 33
10. Сергей Костин
 33
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх