fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Тень белого ворона
Автор: Ян Мир
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:449353
Слов в произведении (СВП):62425
Приблизительно страниц:219
Средняя длина слова, знаков:5.31
Средняя длина предложения (СДП), знаков:60
СДП авторского текста, знаков:67.05
СДП диалога, знаков:47.53
Доля диалогов в тексте:28.6%
Доля авторского текста в диалогах:28.51%
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:6914
Активный словарный запас (АСЗ):6827
Активный несловарный запас (АНСЗ):87
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1230.31
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2700.72 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:12072 (19.34% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:50353 (80.66% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное17235 (34.23%)
          Прилагательное4948 (9.83%)
          Глагол13241 (26.30%)
          Местоимение-существительное4718 (9.37%)
          Местоименное прилагательное2468 (4.90%)
          Местоимение-предикатив1 (0.00%)
          Числительное (количественное)629 (1.25%)
          Числительное (порядковое)156 (0.31%)
          Наречие2717 (5.40%)
          Предикатив420 (0.83%)
          Предлог7089 (14.08%)
          Союз3727 (7.40%)
          Междометие689 (1.37%)
          Вводное слово131 (0.26%)
          Частица2907 (5.77%)
          Причастие951 (1.89%)
          Деепричастие179 (0.36%)
Служебных слов:21909 (43.51%)

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
Существительное441565115.5.021.3.3511.8635253.5.409.55.3.46
Прилагательное444.9181.4.51.00.09.071.7.313.32.9.38.041.51.4.33
Глагол601827139.9.002.559.3.9950112.9.297.82.8.22
Местоимение-существительное8.27.2333.21.9.001.1.075.3.845.63.40.2210.64.22
Местоименное прилагательное224.55.32.5.73.00.07.04.69.272.11.8.11.022.53.02
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.5.841.4.33.20.00.20.00.13.051.3.93.09.00.46.22.00
Числительное (порядковое)1.8.05.35.11.02.00.02.02.04.00.13.18.00.00.05.00.00
Наречие34.4173.71.1.00.48.042.2.535.11.8.20.023.8.91.15
Предикатив.71.581.3.90.26.00.15.00.26.16.51.49.00.02.44.05.00
Предлог72143.71416.002.88.57.07.051.6.02.00.583.1.04
Союз8.65.4208.62.4.001.116.604.53.4.62.154.4.64.29
Междометие4.4.66.792.5.75.00.05.02.57.11.80.99.02.04.51.13.05
Вводное слово.44.20.20.53.07.00.00.00.09.05.18.20.04.00.15.00.00
Частица4.53233.61.3.001.6.073.972.63.4.35.273.7.53.20
Причастие8.91.2.66.42.22.00.09.00.35.113.7.42.16.05.16.02.04
Деепричастие.82.11.18.24.04.00.00.00.15.001.3.04.00.00.35.00.00

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
Существительное19222627303129313231
Прилагательное7.77.87.17.47.97.98.67.67.37.6
Глагол18262424222220211819
Местоимение-существительное159.397.76.35.85.75.46.35.9
Местоименное прилагательное3.34.73.63.33.83.44.33.84.14.2
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)11.21.2.90.80.90.901.2.90.60
Числительное (порядковое).50.20.20.20.30.10.30.20.30.20
Наречие6.45.24.23.643.544.13.94.7
Предикатив1.3.80.80.80.60.60.40.60.40.50
Предлог9.68.81212121112131311
Союз8.15.34.4566.76.96.66.26.1
Междометие2.9.60.50.80.901.11.4111.1
Вводное слово.70.30.20.20.10.20.00.20.10.10
Частица5.56.36.24.23.94.3434.65
Причастие.8011.41.81.51.81.41.62.11.9
Деепричастие.90.30.20.20.10.30.10.20.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая117.13
          .    точка105.87
          -    тире34.55
          !    восклицательный знак0.67
          ?    вопросительный знак9.82
          ...    многоточие0.64
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.02
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.06
          "    кавычка3.65
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие1.19
          ;    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».


Внимание! У Яна Мира пока не сформирован лингвистический паспорт, а значит этого автора в списке результатов не будет в любом случае. Проверка авторства для данного произведения не может претендовать на верный результат.

АвторСовпадение с лингвопрофилем автора (в условных единицах)
1. Ольга Гусейнова
 35
2. Марьяна Сурикова
 35
3. Олег Синицын
 35
4. Игорь Конычев
 34
5. Андрей Фролов
 34
6. Роман Куликов
 34
7. Сергей Джевага
 34
8. Елена Помазуева
 34
9. Евгения Чепенко
 34
10. Денис Бурмистров
 33
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх