fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Третья тетрадь
Автор: Дмитрий Вересов
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:547497
Слов в произведении (СВП):81651
Приблизительно страниц:283
Средняя длина слова, знаков:5.24
Средняя длина предложения (СДП), знаков:79.06
СДП авторского текста, знаков:98.15
СДП диалога, знаков:54.35
Доля диалогов в тексте:30.07%
Доля авторского текста в диалогах:7.6%
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:11076
Активный словарный запас (АСЗ):10274
Активный несловарный запас (АНСЗ):802
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1288.12
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3049.51 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:20266 (24.82% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:61385 (75.18% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное18787 (30.61%)
          Прилагательное7856 (12.80%)
          Глагол13044 (21.25%)
          Местоимение-существительное5915 (9.64%)
          Местоименное прилагательное3985 (6.49%)
          Местоимение-предикатив24 (0.04%)
          Числительное (количественное)788 (1.28%)
          Числительное (порядковое)273 (0.44%)
          Наречие4419 (7.20%)
          Предикатив727 (1.18%)
          Предлог7680 (12.51%)
          Союз7521 (12.25%)
          Междометие1638 (2.67%)
          Вводное слово292 (0.48%)
          Частица5569 (9.07%)
          Причастие1305 (2.13%)
          Деепричастие221 (0.36%)
Служебных слов:32845 (53.51%)

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
Существительное3718378.79.2.031.5.62111.327325.5.60155.71
Прилагательное4810142.11.5.04.55.113.4847.61.3.123.21.6.19
Глагол2715181310.141.6.259.11.529173.4.43112.2.39
Местоимение-существительное7.67234.93.2.01.80.116.3.736.35.1.72.4610.65.19
Местоименное прилагательное2195.81.91.9.00.26.182.622.52.3.33.113.4.79.10
Местоимение-предикатив.00.00.06.04.00.00.00.00.01.00.03.04.00.01.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.1.711.3.21.37.03.36.26.28.10.79.91.07.03.54.15.01
Числительное (порядковое)1.9.10.32.03.06.00.03.00.11.00.08.46.01.00.18.10.01
Наречие4.26.21651.6.01.55.113.8.644.94.5.72.1961.4.15
Предикатив.62.5721.33.00.06.03.60.25.841.00.17.071.1.06.03
Предлог50162.89.416.012.41.5.90.08.141.3.04.07.842.1.08
Союз171019114.3.01.80.2291.19.86.89.69101.2.35
Междометие6.41.61.14.11.5.00.12.011.3.241.42.2.15.041.1.28.07
Вводное слово.42.35.66.35.24.01.01.01.30.07.44.43.08.01.33.01.01
Частица8.85.1265.62.1.011.1.084.5.806.55.7.91.395.81.3.36
Причастие7.41.5.86.84.64.00.11.06.65.062.8.75.21.08.48.33.01
Деепричастие.32.21.26.21.06.00.00.00.21.011.1.21.00.00.30.04.01

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
Существительное17192022222425252525
Прилагательное6.288.89.59.4109.710109.7
Глагол10212120181716171516
Местоимение-существительное14119.68.27.35.86.15.75.85.9
Местоименное прилагательное2.25.14.84.94.75.35.15.155.5
Местоимение-предикатив.00.00.00.10.10.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).70.9011.11.80.801.11.21.2
Числительное (порядковое).20.40.30.40.40.40.50.50.40.10
Наречие6.57.56.45.45.75.65.15.45.34.8
Предикатив2.11.11.80.80.80.70.70.701.1
Предлог7.46.98.99.2109.810109.811
Союз167.86.77.999.99.59.99.79.2
Междометие8.4.901.31.31.91.521.71.71.6
Вводное слово.80.60.50.30.30.30.20.30.40.30
Частица7.48.37.77.46.56.57.46.176.1
Причастие.70.7011.31.81.61.61.51.81.9
Деепричастие.30.40.20.30.30.30.30.40.40.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая145.39
          .    точка60.67
          -    тире22.00
          !    восклицательный знак6.36
          ?    вопросительный знак9.58
          ...    многоточие8.44
          !..    воскл. знак с многоточием0.02
          ?..    вопр. знак с многоточием0.12
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.65
          "    кавычка8.13
          ()    скобки0.26
          :    двоеточие4.21
          ;    точка с запятой0.49




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 Вересов
 47
2. Вячеслав Рыбаков
 43
3. Олег Рой
 43
4. Макс Мах
 42
5. Борис Акунин
 42
6. Андрей Ерпылев
 42
7. Натан Дубовицкий
 41
8. Дмитрий Быков
 41
9. Алексей Атеев
 41
10. Андрей Лазарчук
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх