fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Вектор
Автор: Андрей Красников
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:426741
Слов в произведении (СВП):56170
Приблизительно страниц:213
Средняя длина слова, знаков:5.73
Средняя длина предложения (СДП), знаков:65.65
СДП авторского текста, знаков:97.19
СДП диалога, знаков:46.73
Доля диалогов в тексте:44.67%
Доля авторского текста в диалогах:16.51%
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:6609
Активный словарный запас (АСЗ):6411
Активный несловарный запас (АНСЗ):198
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1203.84
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2555.02 —> 9835-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:13335 (23.74% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:42835 (76.26% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное13630 (31.82%)
          Прилагательное5581 (13.03%)
          Глагол10168 (23.74%)
          Местоимение-существительное3931 (9.18%)
          Местоименное прилагательное2635 (6.15%)
          Местоимение-предикатив4 (0.01%)
          Числительное (количественное)782 (1.83%)
          Числительное (порядковое)80 (0.19%)
          Наречие2996 (6.99%)
          Предикатив644 (1.50%)
          Предлог5541 (12.94%)
          Союз3804 (8.88%)
          Междометие988 (2.31%)
          Вводное слово143 (0.33%)
          Частица2900 (6.77%)
          Причастие1365 (3.19%)
          Деепричастие142 (0.33%)
Служебных слов:20088 (46.90%)

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
Существительное41214887.4.002.2.25121.726225.9.29106.7.50
Прилагательное568.1171.71.3.00.60.021.9.334.14.81.1.041.82.3.21
Глагол3118231110.022.1.35102.138154.2.237.15.1.33
Местоимение-существительное7.78.9244.32.6.02.83.047.31.25.13.4.23.8910.78.08
Местоименное прилагательное256.75.71.71.8.00.56.061.3.5021.9.43.023.1.54.08
Местоимение-предикатив.02.00.02.02.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)5.71.42.3.33.43.00.87.21.19.042.1.64.06.00.56.35.00
Числительное (порядковое)1.1.06.06.00.02.00.04.02.02.00.06.06.00.00.06.08.00
Наречие3.69.7194.1.95.04.68.044.724.62.3.41.1041.5.12
Предикатив.80.852.9.93.45.00.10.00.68.19.64.58.23.021.1.10.04
Предлог53142.71218.003.9.39.91.12.02.95.04.00.914.6.06
Союз108.2178.63.9.001.1.00715.93.7.72.065.91.7.23
Междометие51.31.651.3.00.02.041.2.17.991.3.19.02.99.58.00
Вводное слово.14.25.33.52.12.00.02.00.06.04.17.27.02.00.27.00.02
Частица5.22.8243.71.7.001.6.022.91.33.25.4.58.374.1.85.14
Причастие9.81.9.91.89.66.00.19.001.8.088.2.91.37.02.29.27.02
Деепричастие.21.21.25.08.00.00.00.00.04.041.4.14.00.00.33.02.00

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
Существительное18182125262527272628
Прилагательное7.99.48.78.19.79.89.7101211
Глагол14232421191919181718
Местоимение-существительное14117.96.86.76.15.75.15.34.6
Местоименное прилагательное2.34.64.85.65.65.54.94.65.14.6
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)11.81.41.51.71.51.31.61.61.2
Числительное (порядковое).20.20.10.20.10.10.20.20.20.10
Наречие6.86.65.54.84.95.14.45.15.45.2
Предикатив2.91.11.41.21.3.80.90.70.90.60
Предлог8.18.59.110101110111110
Союз115.85.96.66.16.276.36.37.2
Междометие4.51.11.11.31.51.72.11.81.71.7
Вводное слово.70.60.40.30.10.20.00.10.10.00
Частица6.37.36.3555.7554.74.4
Причастие1.81.42.32.62.12.42.82.72.63
Деепричастие.80.20.20.20.20.20.10.20.20.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая104.79
          .    точка87.24
          -    тире31.28
          !    восклицательный знак2.15
          ?    вопросительный знак13.89
          ...    многоточие11.63
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.04
          "    кавычка0.96
          ()    скобки0.02
          :    двоеточие2.76
          ;    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 Красников
 48
2. Алекс Каменев
 37
3. Игорь Шенгальц
 35
4. Сергей Вольнов
 35
5. Иар Эльтеррус
 34
6. Наталья Жильцова
 34
7. Алексей Верт
 34
8. Вячеслав Кумин
 34
9. Владимир Брайт
 34
10. Сергей Недоруб
 34
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх