fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Я - не я
Автор: Алексей Слаповский
Дата проведения анализа: 11 сентября 2024 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:381370
Слов в произведении (СВП):57820
Приблизительно страниц:201
Средняя длина слова, знаков:5.25
Средняя длина предложения (СДП), знаков:54.96
СДП авторского текста, знаков:55.54
СДП диалога, знаков:30.91
Доля диалогов в тексте:1.32%
Доля авторского текста в диалогах:7.77%
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:8958
Активный словарный запас (АСЗ):8396
Активный несловарный запас (АНСЗ):562
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1198.77
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2884.51 —> 5154-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:13095 (22.65% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:44725 (77.35% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное13412 (29.99%)
          Прилагательное4613 (10.31%)
          Глагол12105 (27.07%)
          Местоимение-существительное4669 (10.44%)
          Местоименное прилагательное2363 (5.28%)
          Местоимение-предикатив12 (0.03%)
          Числительное (количественное)556 (1.24%)
          Числительное (порядковое)101 (0.23%)
          Наречие2471 (5.52%)
          Предикатив493 (1.10%)
          Предлог5167 (11.55%)
          Союз4587 (10.26%)
          Междометие933 (2.09%)
          Вводное слово185 (0.41%)
          Частица3474 (7.77%)
          Причастие663 (1.48%)
          Деепричастие153 (0.34%)
Служебных слов:21543 (48.17%)

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
Существительное401651108.8.041.9.488.91.326265.4.68134.3.89
Прилагательное408.21521.4.00.29.062.1.374.25.51.1.122.61.2.23
Глагол4417301511.151.5.239.61.236194.3.56111.8.46
Местоимение-существительное9.77.8316.43.7.00.71.065.6.796.55.58.3710.79.10
Местоименное прилагательное195.37.42.5.89.00.25.081.6.392.41.6.37.123.56.08
Местоимение-предикатив.00.00.15.02.00.00.00.00.00.00.02.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.681.5.41.35.00.52.06.25.02.911.1.02.06.44.08.02
Числительное (порядковое)1.3.00.10.00.04.00.00.04.00.00.04.29.02.00.12.00.00
Наречие5.14.51641.00.37.042.6.413.53.3.44.193.7.60.17
Предикатив.60.371.9.81.35.00.10.00.33.15.73.93.10.00.77.12.00
Предлог60133.89.512.002.2.60.81.10.251.2.06.00.771.5.00
Союз146.622123.1.02.98.216.31.275.3.73.467.8.71.29
Междометие5.41.61.54.2.89.00.02.021.27.62.95.17.041.1.21.00
Вводное слово.56.21.75.56.17.00.06.00.21.08.31.19.08.00.25.02.00
Частица7.33.9295.21.9.041.3.042.7.934.74.8.58.314.6.89.27
Причастие5.21.3.83.35.37.00.02.00.25.062.4.71.25.00.48.19.02
Деепричастие.46.19.33.25.10.00.00.00.17.00.91.08.00.02.19.00.00

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
Существительное14182125262626272727
Прилагательное5.66.777.77.57.9119.28.38.7
Глагол21292624232121202020
Местоимение-существительное17129.67.37.67.276.16.45.8
Местоименное прилагательное23.84.54.23.95.23.93.94.94.4
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.10.00.00.00.10.00
Числительное (колич-ое).80111.11.1.901.11.60.70
Числительное (порядковое).10.20.10.20.10.30.20.00.20.30
Наречие5.35.54.24.14.13.844.44.83.8
Предикатив21.3.80.90.50.40.70.50.40.50
Предлог6.16.89.49.2109.710111010
Союз13677.37.47.96.96.987
Междометие3.711.11.21.61.51.21.422.2
Вводное слово.60.50.30.20.10.10.40.20.20.20
Частица7.67.56.95.96.164.85.65.55.9
Причастие.40.70.90111.21.21.61.21.9
Деепричастие.30.20.20.30.20.50.30.40.40.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая150.81
          .    точка80.20
          -    тире33.52
          !    восклицательный знак15.24
          ?    вопросительный знак18.35
          ...    многоточие5.83
          !..    воскл. знак с многоточием0.31
          ?..    вопр. знак с многоточием0.10
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.26
          "    кавычка8.86
          ()    скобки2.51
          :    двоеточие8.58
          ;    точка с запятой0.67




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. Вячеслав Рыбаков
 39
2. Данил Корецкий
 39
3. Борис Акунин
 39
4. Дмитрий Вересов
 39
5. Виктор Косенков
 38
6. Олег Верещагин
 38
7. Александр Варго
 38
8. Сергей Арно
 38
9. Иван Сербин
 38
10. Олег Рой
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх