fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Предатели
Автор: Андрей Загорцев
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:188692
Слов в произведении (СВП):26774
Приблизительно страниц:100
Средняя длина слова, знаков:5.66
Средняя длина предложения (СДП), знаков:95.11
СДП авторского текста, знаков:94.78
СДП диалога, знаков:96.12
Доля диалогов в тексте:25.14%
Доля авторского текста в диалогах:9.58%
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:5538
Активный словарный запас (АСЗ):5096
Активный несловарный запас (АНСЗ):442
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1271.64
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2950.85 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:5128 (19.15% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:21646 (80.85% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное8143 (37.62%)
          Прилагательное2406 (11.12%)
          Глагол4797 (22.16%)
          Местоимение-существительное1078 (4.98%)
          Местоименное прилагательное782 (3.61%)
          Местоимение-предикатив3 (0.01%)
          Числительное (количественное)446 (2.06%)
          Числительное (порядковое)100 (0.46%)
          Наречие1042 (4.81%)
          Предикатив157 (0.73%)
          Предлог3104 (14.34%)
          Союз1869 (8.63%)
          Междометие264 (1.22%)
          Вводное слово36 (0.17%)
          Частица1285 (5.94%)
          Причастие561 (2.59%)
          Деепричастие123 (0.57%)
Служебных слов:8544 (39.47%)

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
Существительное7022688.26.8.003.51111.141333.1.291191.8
Прилагательное497.6141.61.9.00.80.081.6.505.94.7.71.082.11.6.46
Глагол4416247.95.6.132.3.509.7.8839162.8.1782.6.38
Местоимение-существительное73.1122.71.6.00.54.082.3.4242.3.34.136.21.00
Местоименное прилагательное1344.51.1.54.00.38.04.84.172.2.96.04.082.7.34.04
Местоимение-предикатив.04.04.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.04.00.00
Числительное (колич-ое)6.62.12.8.17.17.001.1.50.54.131.8.50.04.08.54.59.00
Числительное (порядковое)2.4.13.29.17.04.00.04.00.08.00.25.13.00.00.00.04.00
Наречие4.93.6141.4.59.00.42.042.3.345.22.6.38.083.21.5.17
Предикатив.88.461.6.46.17.00.00.04.13.00.42.34.17.04.46.17.04
Предлог75182.17.49.3.005.7.921.6.461.75.13.00.293.1.46
Союз147.3224.71.8.00.88.175.2.6373.1.50.1381.6.38
Междометие41.312.59.00.08.00.42.13.29.63.04.00.25.13.00
Вводное слово.13.17.25.13.00.00.00.00.13.04.08.17.04.00.25.00.00
Частица6.64182.71.001.042.4.925.34.7.21.174.11.1.25
Причастие9.92.11.1.29.50.00.17.08.92.004.9.92.34.00.42.46.13
Деепричастие.46.211.2.21.04.00.04.00.17.041.59.04.00.29.17.08

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
Существительное37282929302932293031
Прилагательное8.97.78.99.58.7109.39.99.411
Глагол11252121202018202016
Местоимение-существительное3.85.15.24.54.44.13.73.23.14
Местоименное прилагательное2.13.32.62.62.12.92.73.83.23.3
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.10.00.00.00.00.10
Числительное (колич-ое)22.32.51.82.41.41.61.61.61.8
Числительное (порядковое).80.60.30.30.40.50.30.40.10.20
Наречие4.24.33.44.24.153.94.23.33.7
Предикатив1.60.30.30.80.70.50.70.501.1
Предлог1291112131212111312
Союз6.35.36.15.46.678.477.87.5
Междометие2.411.11.2.80.4011.2.401.3
Вводное слово.20.30.10.00.20.10.00.10.20.10
Частица6.25.55.354.64.34.24.94.23.8
Причастие.801.72.22.12.31.92.11.92.42.5
Деепричастие1.1.80.20.50.30.40.30.60.50.80

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая86.05
          .    точка60.69
          -    тире8.48
          !    восклицательный знак0.82
          ?    вопросительный знак3.36
          ...    многоточие6.69
          !..    воскл. знак с многоточием0.07
          ?..    вопр. знак с многоточием0.04
          !!!    тройной воскл. знак0.52
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.00
          "    кавычка16.66
          ()    скобки0.86
          :    двоеточие1.90
          ;    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».


АвторСовпадение с лингвопрофилем автора (в условных единицах)
1. Андрей Загорцев
 37
2. Дмитрий Черкасов
 32
3. Сергей Волков
 31
4. Фёдор Вихрев
 31
5. Алексей Махров
 30
6. Владислав Жеребьёв
 30
7. Михаил Зайцев
 30
8. Данил Корецкий
 30
9. Дем Михайлов
 30
10. Алексей Фомичёв
 30
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх