fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Маска ангела смерти
Автор: Анна Велес
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:323017
Слов в произведении (СВП):44891
Приблизительно страниц:151
Средняя длина слова, знаков:5.1
Средняя длина предложения (СДП), знаков:48.83
СДП авторского текста, знаков:62.49
СДП диалога, знаков:45.07
Доля диалогов в тексте:72.5%
Доля авторского текста в диалогах:13.14%
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:5546
Активный словарный запас (АСЗ):5334
Активный несловарный запас (АНСЗ):212
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1039.29
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2283.42 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:12583 (28.03% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:32308 (71.97% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное10312 (31.92%)
          Прилагательное3628 (11.23%)
          Глагол7380 (22.84%)
          Местоимение-существительное4306 (13.33%)
          Местоименное прилагательное2648 (8.20%)
          Местоимение-предикатив3 (0.01%)
          Числительное (количественное)469 (1.45%)
          Числительное (порядковое)129 (0.40%)
          Наречие2696 (8.34%)
          Предикатив371 (1.15%)
          Предлог3788 (11.72%)
          Союз3774 (11.68%)
          Междометие807 (2.50%)
          Вводное слово240 (0.74%)
          Частица3218 (9.96%)
          Причастие391 (1.21%)
          Деепричастие120 (0.37%)
Служебных слов:18904 (58.51%)

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
Существительное351439109.4.031.7.67121.524213.4.72142.40
Прилагательное355.6142.71.9.00.53.052.7.354.76.81.3.052.41.13
Глагол3513171313.031.5.459.8025133.2.358.61.7.43
Местоимение-существительное1210326.95.2.001.4.119.918.25.6.851.114.72.13
Местоименное прилагательное33882.73.1.00.56.211.8.322.52.43.054.61.03
Местоимение-предикатив.00.03.03.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.41.41.5.16.35.00.40.00.29.031.1.75.03.03.43.11.00
Числительное (порядковое)1.8.11.16.05.05.00.03.00.03.00.19.40.00.00.08.05.00
Наречие69176.52.1.00.77.054.2.965.24.4.75.136.21.13
Предикатив.83.451.4.85.56.00.00.03.48.08.77.67.03.08.59.08.03
Предлог50102.51119.001.9.831.1.08.05.56.03.03.771.1.11
Союз15815135.8.03.80.279.3.857.45.41.31.211.91.11
Междометие5.91.996.21.9.00.08.05.72.13.931.4.08.05.85.11.03
Вводное слово.91.19.851.5.13.00.05.00.59.08.43.37.11.00.61.03.00
Частица9.15277.83.001.5.215.7.964.98.21.2.406.7.67.24
Причастие3.5.93.32.43.27.00.05.03.19.111.9.64.13.00.27.03.03
Деепричастие.19.08.37.29.13.00.00.03.19.11.56.24.05.03.43.03.00

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
Существительное15172124262728292827
Прилагательное57.78.17.89.19.39.29.199.7
Глагол9.2192020181716161617
Местоимение-существительное18121196.876.45.56.75.8
Местоименное прилагательное3.26.16.76.26.76.375.47.57
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).70.901.11.51.11.41.111.21
Числительное (порядковое).30.50.10.20.40.40.20.60.30.10
Наречие7.48.46.55.85.65.14.85.75.34.3
Предикатив1.41.1.80.60.80.70.70.70.90.70
Предлог76.48.68.39.79109.89.19.4
Союз177.76.47.66.17.36.686.77.4
Междометие5.11.21.11.31.31.51.51.61.21.1
Вводное слово1.31.50.20.40.20.20.40.20.20
Частица8.8107.56.46.46.16.65.86.17.1
Причастие.10.50.60.90111.3.90.801.8
Деепричастие.80.40.20.10.10.30.20.00.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая110.98
          .    точка117.33
          -    тире53.11
          !    восклицательный знак7.28
          ?    вопросительный знак14.99
          ...    многоточие13.52
          !..    воскл. знак с многоточием0.02
          ?..    вопр. знак с многоточием0.04
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.09
          "    кавычка3.01
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие0.89
          ;    точка с запятой0.04




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. Анна Велес
 46
2. Елизавета Шумская
 37
3. Олег Рой
 37
4. Алекс Кош
 35
5. Дмитрий Владимирович Лазарев
 34
6. Сергей Садов
 34
7. Ольга Лукас
 34
8. Олег Дивов
 34
9. Вера Ковальчук
 34
10. Оксана Панкеева
 34
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх