fantlab ru



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

Общая статистика

Длина текста, знаков:351031
Слов в произведении (СВП):51844
Приблизительно страниц:183
Средняя длина слова, знаков:5.32
Средняя длина предложения (СДП), знаков:77.53
СДП авторского текста, знаков:85.47
СДП диалога, знаков:53.35
Доля диалогов в тексте:17.06%
Доля авторского текста в диалогах:13.57%
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:8341
Активный словарный запас (АСЗ):7842
Активный несловарный запас (АНСЗ):499
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1254.40
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2927.57 —> 4561-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:12425 (23.97% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:39419 (76.03% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное13967 (35.43%)
          Прилагательное5027 (12.75%)
          Глагол8551 (21.69%)
          Местоимение-существительное3124 (7.93%)
          Местоименное прилагательное2154 (5.46%)
          Местоимение-предикатив6 (0.02%)
          Числительное (количественное)471 (1.19%)
          Числительное (порядковое)81 (0.21%)
          Наречие2409 (6.11%)
          Предикатив325 (0.82%)
          Предлог5477 (13.89%)
          Союз4157 (10.55%)
          Междометие759 (1.93%)
          Вводное слово152 (0.39%)
          Частица3044 (7.72%)
          Причастие1183 (3.00%)
          Деепричастие173 (0.44%)
Служебных слов:19046 (48.32%)

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
Существительное4723539.112.001.8.22121.336254.4.761511.70
Прилагательное558.9121.81.2.00.26.071.7.396.25.31.3.282.62.5.39
Глагол331619116.5.021.6.159.61.128162.5.37112.1.54
Местоимение-существительное8.95.9193.42.7.00.72.045.5.4864.1.24.306.8.52.17
Местоименное прилагательное194.96.63.11.1.00.20.041.7.4632.2.15.072.3.59.09
Местоимение-предикатив.00.00.07.02.00.00.00.00.02.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.1.87.93.17.24.00.20.02.20.041.2.72.13.00.46.13.00
Числительное (порядковое)1.09.13.04.07.00.00.00.00.00.11.22.00.00.00.02.00
Наречие5.66.4133.7.96.02.33.022.5.524.53.6.43.244.41.5.22
Предикатив.48.461.3.50.26.00.07.00.41.00.63.63.15.02.54.11.00
Предлог66173.69.813.022.1.33.52.13.26.96.02.00.852.6.15
Союз178.4188.53.1.04.63.176.5.599.25.1.85.247.51.7.39
Междометие5.71.21.23.11.1.00.17.09.65.111.1.91.09.04.61.04.09
Вводное слово.46.11.80.17.13.00.02.00.13.02.41.30.07.00.30.02.00
Частица8.34.3213.91.3.021.1.133.3.745.17.3.74.305.31.4.22
Причастие102.91.2.56.48.00.11.04.70.075.8.80.17.04.65.41.02
Деепричастие.63.39.41.20.00.00.00.02.15.021.3.20.00.00.17.04.00

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
Существительное18252526292828292928
Прилагательное8.78.28.99.79.910119.8109.9
Глагол12172119191817181617
Местоимение-существительное8.61186.85.15.45.85.74.34.6
Местоименное прилагательное2.44.34.74.34.24.73.63.84.34.6
Местоимение-предикатив.00.00.10.00.10.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).90.70.901.901.1.901.11.11.1
Числительное (порядковое).40.20.20.10.20.10.20.10.10.00
Наречие6.664.8544.143.84.74.9
Предикатив1.80.60.60.60.60.70.40.50.80
Предлог8.68.49.910111212111211
Союз178.26.56.26.66.78.388.48.1
Междометие5.4.901.41.21.51.411.611
Вводное слово.60.40.40.20.40.20.30.30.20.40
Частица8.17.86.36.35.35.85.45.34.95.9
Причастие.901.21.82.32.12.62.32.92.62.8
Деепричастие.80.40.20.40.30.30.30.20.40.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая141.48
          .    точка74.70
          -    тире23.51
          !    восклицательный знак2.16
          ?    вопросительный знак4.75
          ...    многоточие4.86
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.02
          !!!    тройной воскл. знак0.10
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.12
          "    кавычка17.98
          ()    скобки0.68
          :    двоеточие3.47
          ;    точка с запятой0.27




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. Александр Тюрин
 38
3. Сергей Вольнов
 38
4. Андрей Ерпылев
 38
5. Александр Сивинских
 38
6. Александр Зорич
 37
7. Дмитрий Матяш
 37
8. Сергей Волков
 37
9. Владислав Жеребьёв
 37
10. Олег Никитин
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх