fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Мастер дверей
Автор: Марина Дробкова
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:437089
Слов в произведении (СВП):66086
Приблизительно страниц:219
Средняя длина слова, знаков:5
Средняя длина предложения (СДП), знаков:42.01
СДП авторского текста, знаков:54.8
СДП диалога, знаков:33.09
Доля диалогов в тексте:46.56%
Доля авторского текста в диалогах:7.18%
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:7192
Активный словарный запас (АСЗ):6773
Активный несловарный запас (АНСЗ):419
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1090.43
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2453.84 —> 10793-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:16666 (25.22% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:49420 (74.78% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное14665 (29.67%)
          Прилагательное4386 (8.87%)
          Глагол13407 (27.13%)
          Местоимение-существительное6392 (12.93%)
          Местоименное прилагательное2420 (4.90%)
          Местоимение-предикатив3 (0.01%)
          Числительное (количественное)716 (1.45%)
          Числительное (порядковое)111 (0.22%)
          Наречие3545 (7.17%)
          Предикатив654 (1.32%)
          Предлог5711 (11.56%)
          Союз5643 (11.42%)
          Междометие1245 (2.52%)
          Вводное слово305 (0.62%)
          Частица4795 (9.70%)
          Причастие537 (1.09%)
          Деепричастие188 (0.38%)
Служебных слов:26702 (54.03%)

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
Существительное301247115.9.001.8.61101.224233.9.93142.4.65
Прилагательное294.1151.7.96.00.48.041.9.573.34.81.1.062.8.59.22
Глагол4614251610.001.9.30111.735173.2.52111.9.59
Местоимение-существительное118386.53.2.021.5.138.11.26.47.5.48.9515.37.09
Местоименное прилагательное173.56.42.11.1.00.43.041.6.562.21.8.32.062.7.33.09
Местоимение-предикатив.04.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.9.911.2.46.41.00.28.02.22.071.98.09.06.63.13.00
Числительное (порядковое).80.13.15.00.04.00.00.00.00.00.02.20.00.00.07.02.00
Наречие5.35.5186.61.2.00.70.063.2.724.44.48.245.3.87.07
Предикатив1.462.4.91.24.00.13.00.44.20.46.69.11.02.85.13.02
Предлог58104.21211.002.39.70.00.20.96.06.02.631.1.28
Союз15622163.3.00.95.157.51.36.76.31.4.6910.48.24
Междометие5.911.66.21.1.00.17.001.4.20.931.8.19.061.2.07.04
Вводное слово.46.35.72.82.17.00.04.00.41.11.30.46.09.00.59.00.00
Частица8.94.8347.21.5.001.3.044.41.55.46.4.69.637.2.69.26
Причастие3.5.63.35.19.17.00.13.00.44.042.1.39.19.02.24.11.02
Деепричастие.52.13.43.32.06.00.02.00.17.00.74.07.06.00.56.00.00

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
Существительное17182124252626262628
Прилагательное4.866.16.97.587.18.37.69.2
Глагол14262423212120202119
Местоимение-существительное16139.79.17.57.677.36.96.2
Местоименное прилагательное1.83.4444.64.23.84.34.44.3
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).801.111.31.41.211.901.3
Числительное (порядковое).20.40.10.30.10.10.10.10.20.00
Наречие7.36.65.54.64.74.55.24.24.95.2
Предикатив1.41.1111.2.80.80.60.70.90
Предлог6.35.79.59.710109.99.99.910
Союз147.67.36.58.27.28.58.98.27.4
Междометие5.8111.11.41.41.31.91.81
Вводное слово.70.50.40.50.20.50.60.30.20.50
Частица7.88.89.17.26.16.56.96.35.86.3
Причастие.30.60.70.70.9011.21.51.61
Деепричастие.40.20.30.20.20.30.30.20.10.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая110.04
          .    точка111.08
          -    тире41.63
          !    восклицательный знак16.89
          ?    вопросительный знак18.22
          ...    многоточие8.32
          !..    воскл. знак с многоточием0.06
          ?..    вопр. знак с многоточием0.12
          !!!    тройной воскл. знак0.02
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.76
          "    кавычка8.41
          ()    скобки0.17
          :    двоеточие6.23
          ;    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. Марина Дробкова
 60
2. Олег Рой
 42
3. Андрей Буторин
 41
4. Игорь Пронин
 41
5. Михаил Тырин
 41
6. Ольга Пашнина
 40
7. Анна Гурова
 40
8. Сергей Недоруб
 40
9. Екатерина Неволина
 39
10. Альбина Нури
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх