fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Вектор силы
Автор: Вячеслав Неклюдов
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:847132
Слов в произведении (СВП):123874
Приблизительно страниц:433
Средняя длина слова, знаков:5.28
Средняя длина предложения (СДП), знаков:67.56
СДП авторского текста, знаков:79.55
СДП диалога, знаков:56.29
Доля диалогов в тексте:42.97%
Доля авторского текста в диалогах:8.65%
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:11206
Активный словарный запас (АСЗ):10522
Активный несловарный запас (АНСЗ):684
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1135.45
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2596.17 —> 9315-е место в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:9937.99
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:29106 (23.50% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:94768 (76.50% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное29899 (31.55%)
          Прилагательное10417 (10.99%)
          Глагол22913 (24.18%)
          Местоимение-существительное12011 (12.67%)
          Местоименное прилагательное5364 (5.66%)
          Местоимение-предикатив13 (0.01%)
          Числительное (количественное)1524 (1.61%)
          Числительное (порядковое)269 (0.28%)
          Наречие5136 (5.42%)
          Предикатив959 (1.01%)
          Предлог12070 (12.74%)
          Союз9563 (10.09%)
          Междометие2701 (2.85%)
          Вводное слово265 (0.28%)
          Частица6514 (6.87%)
          Причастие1830 (1.93%)
          Деепричастие307 (0.32%)
Служебных слов:48808 (51.50%)

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
Существительное381342158.001.6.338.61.328267.3.42124.7.44
Прилагательное506.1142.51.2.02.45.041.6.364.43.81.2.031.5.84.20
Глагол3618241811.062.3.418.1.9537174.1.378.13.24
Местоимение-существительное119.3425.62.7.02.89.097.21.38.14.9.91.3311.89.11
Местоименное прилагательное265.45.92.68.00.42.09.96.391.8.91.21.041.7.80.03
Местоимение-предикатив.00.00.06.00.00.00.01.00.00.00.00.01.00.00.01.00.00
Числительное (колич-ое)6.11.11.4.30.19.00.59.10.18.042.54.10.00.21.14.02
Числительное (порядковое)1.5.12.22.07.05.00.02.00.05.01.07.10.00.00.05.06.00
Наречие3.55.4155.71.1.02.61.062.1.563.62.4.75.102.9.70.09
Предикатив.97.542.2.72.40.00.09.00.31.08.75.52.23.02.43.03.02
Предлог53183.41213.003.9.64.96.10.12.66.03.01.502.6.14
Союз136.818143.9.001.305.21.17.551.6.186.9.97.40
Междометие5.71.41.771.4.00.13.051.4.091.41.5.32.051.5.33.06
Вводное слово.22.20.32.38.12.00.03.00.18.07.17.24.06.00.23.02.00
Частица5.93.7225.81.7.011.062.6.733.94.9.58.184.5.35.09
Причастие6.61.3.871.4.43.00.09.01.50.083.60.34.05.23.15.02
Деепричастие.31.23.42.28.09.00.03.00.06.03.78.16.06.00.18.01.01

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
Существительное14172123252627272629
Прилагательное577.6899.29.19.39.89.5
Глагол15232222201918181817
Местоимение-существительное181513118.88.47.677.47
Местоименное прилагательное2.43.844.84.64.84.94.54.94.7
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).801.21.21.21.31.51.21.41.41.3
Числительное (порядковое).30.30.20.20.20.20.30.20.10.20
Наречие66.34.14.13.73.93.93.74.34.1
Предикатив1.511.80.80.70.60.50.50.60
Предлог6.27.81010101111111111
Союз1576.56.87.57.57.47.87.57.2
Междометие6.11.71.71.622.3222.11.5
Вводное слово.60.30.20.10.20.20.10.10.20.20
Частица6.77.85.95.14.44.7554.94.8
Причастие1.801.11.31.61.61.71.71.62.1
Деепричастие.80.40.20.20.20.10.20.10.20.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая112.84
          .    точка80.85
          -    тире27.71
          !    восклицательный знак5.89
          ?    вопросительный знак9.05
          ...    многоточие5.72
          !..    воскл. знак с многоточием0.06
          ?..    вопр. знак с многоточием0.09
          !!!    тройной воскл. знак0.01
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.35
          "    кавычка10.08
          ()    скобки0.20
          :    двоеточие3.60
          ;    точка с запятой0.02




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 Неклюдов
 54
2. Фёдор Вихрев
 39
3. Дмитрий Янковский
 38
4. Вячеслав Шалыгин
 38
5. Данил Корецкий
 38
6. Сергей Вольнов
 38
7. Алекс Орлов
 38
8. Александр Авраменко
 37
9. Алексей Бессонов
 37
10. Олег Бубела
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх