fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Закон войны
Автор: Дмитрий Силлов
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:365189
Слов в произведении (СВП):53349
Приблизительно страниц:191
Средняя длина слова, знаков:5.4
Средняя длина предложения (СДП), знаков:76.55
СДП авторского текста, знаков:84.19
СДП диалога, знаков:48
Доля диалогов в тексте:13.29%
Доля авторского текста в диалогах:17.18%
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:8151
Активный словарный запас (АСЗ):7695
Активный несловарный запас (АНСЗ):456
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1235.05
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2842.92 —> 5738-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:12682 (23.77% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:40667 (76.23% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное13911 (34.21%)
          Прилагательное5049 (12.42%)
          Глагол8764 (21.55%)
          Местоимение-существительное3427 (8.43%)
          Местоименное прилагательное2339 (5.75%)
          Местоимение-предикатив7 (0.02%)
          Числительное (количественное)691 (1.70%)
          Числительное (порядковое)156 (0.38%)
          Наречие2759 (6.78%)
          Предикатив340 (0.84%)
          Предлог5830 (14.34%)
          Союз4110 (10.11%)
          Междометие767 (1.89%)
          Вводное слово136 (0.33%)
          Частица3012 (7.41%)
          Причастие1127 (2.77%)
          Деепричастие176 (0.43%)
Служебных слов:19804 (48.70%)

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
Существительное452048912.042.5.55121.238224.65139.8.82
Прилагательное538.5131.71.3.00.36.042.405.44.51.1.112.32.3.32
Глагол331618106.7.082.4.3011.7830152.5.38112.5.57
Местоимение-существительное96.2224.11.9.00.61.065.8.425.43.8.23.177.6.40.13
Местоименное прилагательное19573.51.2.00.23.112.552.82.3.30.002.9.49.06
Местоимение-предикатив.00.00.02.00.00.00.00.00.00.00.02.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)5.71.31.2.57.34.00.42.36.21.081.6.74.06.00.61.21.00
Числительное (порядковое)1.7.11.46.06.06.00.04.02.11.00.19.17.00.00.19.02.00
Наречие5.27.6144.81.4.00.59.063.8.535.14.2.57.044.21.5.15
Предикатив.57.301.8.34.23.00.04.00.42.04.49.80.04.06.57.02.00
Предлог65173.69.915.023.3.87.78.15.381.1.04.02.892.8.23
Союз157.8179.32.9.001.4.347.3.878.84.8.70.307.11.1.21
Междометие4.911.13.2.97.00.11.021.1.081.51.1.13.00.76.06.02
Вводное слово.46.23.59.25.19.00.04.00.15.02.32.08.02.00.27.04.00
Частица7.142341.6.001.1.083.4.534.86.4.34.194.71.2.13
Причастие9.92.3.89.63.55.00.15.06.78.045.6.74.15.02.51.23.06
Деепричастие.46.32.32.19.04.00.00.02.19.041.4.25.02.02.17.02.02

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
Существительное16242325272628292827
Прилагательное87.79.89.59.7109.89.21010
Глагол11171919191817171617
Местоимение-существительное10118.876.85.755.94.55.6
Местоименное прилагательное2.84.34.84.64.14.54.54.34.44.8
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.31.31.31.21.41.71.61.51.11
Числительное (порядковое).40.30.40.20.20.30.20.40.20.30
Наречие6.86.35.95.64.74.34.84.75.65
Предикатив1.4.70.90.60.70.60.40.50.50.70
Предлог9.58.61011121112111212
Союз188.36.95.75.86.87.86.676.9
Междометие5.9.901.11.411.111.11.3.90
Вводное слово.90.30.10.30.00.20.20.30.20.40
Частица6.67.466.55.46.455.15.85.9
Причастие.801.31.71.922.22.82.52.62.4
Деепричастие1.20.30.30.20.30.20.40.20.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая128.36
          .    точка73.16
          -    тире23.62
          !    восклицательный знак2.32
          ?    вопросительный знак5.19
          ...    многоточие9.43
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.04
          !!!    тройной воскл. знак0.13
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.17
          "    кавычка21.41
          ()    скобки0.60
          :    двоеточие2.79
          ;    точка с запятой0.13




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. Дмитрий Силлов
 53
2. Сергей Вольнов
 40
3. Виктор Точинов
 39
4. Владислав Жеребьёв
 39
5. Никита Аверин
 38
6. Андрей Уланов
 38
7. Фёдор Вихрев
 38
8. Андрей Ерпылев
 38
9. Дмитрий Владимирович Лазарев
 38
10. Алекс Каменев
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх