fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Мёртвая Академия. Печать Крови
Автор: Сильвия Лайм
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:673105
Слов в произведении (СВП):97516
Приблизительно страниц:344
Средняя длина слова, знаков:5.33
Средняя длина предложения (СДП), знаков:60.45
СДП авторского текста, знаков:64.35
СДП диалога, знаков:52.29
Доля диалогов в тексте:28%
Доля авторского текста в диалогах:15.98%
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:8395
Активный словарный запас (АСЗ):7975
Активный несловарный запас (АНСЗ):420
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1152.06
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2494.41 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:23949 (24.56% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:73567 (75.44% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное22656 (30.80%)
          Прилагательное9632 (13.09%)
          Глагол18023 (24.50%)
          Местоимение-существительное7600 (10.33%)
          Местоименное прилагательное4431 (6.02%)
          Местоимение-предикатив11 (0.01%)
          Числительное (количественное)905 (1.23%)
          Числительное (порядковое)195 (0.27%)
          Наречие5130 (6.97%)
          Предикатив707 (0.96%)
          Предлог8925 (12.13%)
          Союз7489 (10.18%)
          Междометие1413 (1.92%)
          Вводное слово299 (0.41%)
          Частица6027 (8.19%)
          Причастие1476 (2.01%)
          Деепричастие284 (0.39%)
Служебных слов:36479 (49.59%)

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
Существительное341842108.4.001.2.3612.8727212.8.49125.2.69
Прилагательное568.4211.3.71.00.48.052.413.75.75.042.32.26
Глагол4119241410.101.8.19101.433142.35122.9.36
Местоимение-существительное6.89.5324.22.1.001.057.2.714.94.8.39.7112.53.22
Местоименное прилагательное24752.31.7.00.43.061.4.302.32.2.17.112.6.60.02
Местоимение-предикатив.00.00.04.00.00.00.00.00.01.00.00.01.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.21.31.2.25.37.00.08.00.25.05.72.49.02.04.72.29.00
Числительное (порядковое)1.4.02.14.04.02.00.02.02.04.01.05.31.01.02.11.02.00
Наречие3.78.1195.51.3.04.60.053.2.544.13.5.39.074.91.2.18
Предикатив.61.352.1.66.35.00.05.00.42.12.48.49.04.00.65.00.02
Предлог51144.19.818.001.7.95.84.02.16.94.11.01.952.2.02
Союз128.816133.5.001.2.148.3.908.54.1.89.697.5.77.46
Междометие41.31.23.7.90.00.05.051.2.121.21.13.051.05.05
Вводное слово.42.24.63.53.23.00.01.01.18.06.22.36.04.00.31.00.00
Частица6.85.7285.31.5.001.3.063.7.934.36.42.185.6.73.30
Причастие8.91.7.58.19.39.00.04.01.57.022.7.49.08.04.29.24.01
Деепричастие.54.20.23.12.06.00.04.00.13.011.4.12.04.01.35.01.00

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
Существительное11182224242626272829
Прилагательное7.39.39.19.6101011121211
Глагол11212223212119191818
Местоимение-существительное16128.787.265.65.65.65.4
Местоименное прилагательное2.65.54.94.34.35.14.64.85.34.8
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).60111.1.90.90.901.1.901
Числительное (порядковое).20.20.20.20.30.10.20.30.10.20
Наречие6.97.45.95.35.14.54.94.84.74.3
Предикатив1.5.80.80.70.70.70.60.40.20.70
Предлог8.97.68.58.9101010109.310
Союз196.56.76.56.67.27.27.26.56.6
Междометие6.8.80.80.701.901.80.801
Вводное слово.60.60.30.20.30.20.30.20.30.10
Частица6.77.87.26.66.45.86.55.46.35.2
Причастие.5011.11.41.51.81.82.12.22
Деепричастие.60.20.20.30.30.30.20.40.40.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая110.44
          .    точка93.26
          -    тире19.22
          !    восклицательный знак3.67
          ?    вопросительный знак9.02
          ...    многоточие6.18
          !..    воскл. знак с многоточием0.04
          ?..    вопр. знак с многоточием0.06
          !!!    тройной воскл. знак0.03
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.29
          "    кавычка4.76
          ()    скобки0.02
          :    двоеточие3.32
          ;    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. Сильвия Лайм
 57
2. Анна Кувайкова
 40
3. Марьяна Сурикова
 39
4. Кирилл Алейников
 37
5. Ольга Гусейнова
 37
6. Владислав Выставной
 37
7. Александра Лисина
 37
8. Ирина Матлак
 37
9. Валерия Чернованова
 37
10. Дарья Снежная
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх