fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Тёмные церемонии
Автор: Вадим Панов
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:551529
Слов в произведении (СВП):77492
Приблизительно страниц:277
Средняя длина слова, знаков:5.4
Средняя длина предложения (СДП), знаков:56.37
СДП авторского текста, знаков:85.5
СДП диалога, знаков:39.44
Доля диалогов в тексте:44.35%
Доля авторского текста в диалогах:9.82%
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:7771
Активный словарный запас (АСЗ):7466
Активный несловарный запас (АНСЗ):305
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1141.76
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2548.17 —> 9922-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:18007 (23.24% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:59485 (76.76% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное17065 (28.69%)
          Прилагательное6885 (11.57%)
          Глагол15719 (26.43%)
          Местоимение-существительное6009 (10.10%)
          Местоименное прилагательное3005 (5.05%)
          Местоимение-предикатив7 (0.01%)
          Числительное (количественное)612 (1.03%)
          Числительное (порядковое)137 (0.23%)
          Наречие3556 (5.98%)
          Предикатив757 (1.27%)
          Предлог6421 (10.79%)
          Союз6972 (11.72%)
          Междометие1689 (2.84%)
          Вводное слово170 (0.29%)
          Частица5095 (8.57%)
          Причастие1203 (2.02%)
          Деепричастие161 (0.27%)
Служебных слов:29529 (49.64%)

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
Существительное3517437.36.6.00.89.197.91.222277.6.25134.1.43
Прилагательное436.7171.71.1.00.31.032.2.394.26.81.9.112.51.4.15
Глагол441926119.5.031.8.468.61.634214.8.22114.2.48
Местоимение-существительное8.88.2335.12.6.02.66.055.71.153.5.49.3513.59.09
Местоименное прилагательное184.97.62.8.96.00.17.03.99.911.92.29.063.3.46.05
Местоимение-предикатив.00.00.02.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.2.97.85.28.32.06.23.00.22.061.65.12.02.46.09.02
Числительное (порядковое)1.2.06.29.02.02.00.00.00.03.02.11.12.00.00.05.05.00
Наречие46.71551.1.00.43.032.5.512.54.4.96.143.9.91.09
Предикатив1.2.602.51.25.00.05.00.49.09.66.45.17.001.1.05.02
Предлог49141.81113.001.4.66.82.11.081.4.03.03.792.5.08
Союз159.725133.9.00.97.228.21.27.14.71.3.659.81.4.20
Междометие6.21.72.84.91.3.00.17.051.5.111.52.1.19.022.1.34.09
Вводное слово.29.22.37.26.11.00.00.00.15.05.31.20.05.02.20.05.00
Частица6.64.6384.61.4.001.1.063.2.863.85.2.69.204.91.20
Причастие71.4.91.45.37.00.11.02.43.063.7.97.43.00.43.39.00
Деепричастие.42.14.34.09.05.00.00.00.05.021.00.00.00.14.02.02

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
Существительное13172123242525262726
Прилагательное6.28.48.28.79.79.18.59.6910
Глагол14262623222221202019
Местоимение-существительное16118.97.96.76.36.16.15.56.3
Местоименное прилагательное2.44.54.243.94.44.63.93.74.7
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).80.70.90.901.801.2.70.901
Числительное (порядковое).20.20.20.10.10.20.20.10.20.30
Наречие7.56.84.343.74.54.13.83.53.9
Предикатив2.311.11.70.90.70.60.701
Предлог6.46.17.58.59.18.79.39.79.89.3
Союз1767.87.58.48.48.48.59.68.5
Междометие4.711.52.122.52.42.32.12.5
Вводное слово.40.30.10.20.10.20.30.20.20.20
Частица7.49.17.27.16.65.95.96.65.95.7
Причастие.60.801.21.51.81.71.922.12
Деепричастие.30.20.30.20.20.20.20.20.20.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая120.55
          .    точка92.41
          -    тире48.20
          !    восклицательный знак5.45
          ?    вопросительный знак18.26
          ...    многоточие8.36
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.04
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.34
          "    кавычка18.91
          ()    скобки0.01
          :    двоеточие8.10
          ;    точка с запятой0.17




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. Вадим Панов
 49
2. Ольга Пашнина
 37
3. Елизавета Шумская
 37
4. Александра Лисина
 37
5. Иар Эльтеррус
 36
6. Олег Рой
 36
7. Ольга Болдырева
 36
8. Дмитрий Дашко
 36
9. Андрей Смирнов
 36
10. Настя Любимка
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх