fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Чёрный меч
Автор: Влад Вегашин
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:599025
Слов в произведении (СВП):87367
Приблизительно страниц:306
Средняя длина слова, знаков:5.29
Средняя длина предложения (СДП), знаков:71.13
СДП авторского текста, знаков:83.53
СДП диалога, знаков:52.84
Доля диалогов в тексте:30.12%
Доля авторского текста в диалогах:11.86%
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:9346
Активный словарный запас (АСЗ):8724
Активный несловарный запас (АНСЗ):622
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1151.90
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2645.45 —> 8750-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:20102 (23.01% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:67265 (76.99% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное20926 (31.11%)
          Прилагательное7611 (11.31%)
          Глагол16229 (24.13%)
          Местоимение-существительное6570 (9.77%)
          Местоименное прилагательное3727 (5.54%)
          Местоимение-предикатив10 (0.01%)
          Числительное (количественное)1286 (1.91%)
          Числительное (порядковое)191 (0.28%)
          Наречие4001 (5.95%)
          Предикатив676 (1.00%)
          Предлог8502 (12.64%)
          Союз6732 (10.01%)
          Междометие1285 (1.91%)
          Вводное слово181 (0.27%)
          Частица5266 (7.83%)
          Причастие1496 (2.22%)
          Деепричастие239 (0.36%)
Служебных слов:32512 (48.33%)

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
Существительное4317499.37.9.012.1.57101.128275.3.32125.6.76
Прилагательное448.3161.91.1.00.66.071.9.334.85.71.3.052.51.7.31
Глагол391722159.9.072.8.29101.536163.319.83.9.47
Местоимение-существительное8.87.3284.92.8.03.81.055.11.164.1.57.4511.62.16
Местоименное прилагательное214.96.52.61.3.00.44.011.1.562.22.3.28.043.3.64.01
Местоимение-предикатив.00.00.05.00.00.00.00.00.00.00.01.01.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)7.31.71.9.35.55.00.64.12.21.071.6.94.07.01.44.20.01
Числительное (порядковое)1.4.11.35.11.03.00.04.00.05.01.09.13.00.00.08.01.00
Наречие4.161551.2.01.69.032.6.533.73.69.093.8.98.13
Предикатив.77.602.69.11.00.12.00.43.03.47.58.12.04.76.07.01
Предлог57143.99.815.014.77.90.12.231.5.01.011.22.4.05
Союз136.919113.5.001.1.116.2.767.55.68.438.91.2.21
Междометие4.61.5.853.61.1.00.12.04.98.05.921.2.09.05.76.19.07
Вводное слово.27.11.53.51.05.00.01.01.08.00.19.20.08.00.08.01.00
Частица63.82751.6.001.7.073.8.814.56.2.40.165.21.1.16
Причастие7.81.6.82.73.49.00.20.01.62.054.3.89.21.00.48.21.04
Деепричастие.32.32.40.20.07.00.00.01.07.03.97.17.01.00.48.04.00

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
Существительное16192222252626272827
Прилагательное8.48.47.88.3999.28.98.39.2
Глагол13242424201919181818
Местоимение-существительное15119.48.67.26.86.76.45.96.2
Местоименное прилагательное2.54.13.54.54.84.744.64.64.9
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.421.61.41.31.51.61.31.21.4
Числительное (порядковое).30.30.10.30.20.10.20.30.20.30
Наречие7.15.75.14.54.24.63.74.44.54
Предикатив1.7.70.80.80.80.90.80.70.60.60
Предлог9.67.58.910109.710111111
Союз136.56.26.67.17.67.97.688.1
Междометие3.8.70111.21.41.41.81.41.7
Вводное слово.40.30.30.20.10.10.10.20.20.30
Частица6.987.35.76.35.96.35.75.15.5
Причастие.601.21.41.61.61.72.32.12.11.9
Деепричастие.60.30.20.40.20.30.20.20.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая134.03
          .    точка75.93
          -    тире32.77
          !    восклицательный знак4.26
          ?    вопросительный знак9.07
          ...    многоточие10.56
          !..    воскл. знак с многоточием0.01
          ?..    вопр. знак с многоточием0.08
          !!!    тройной воскл. знак0.08
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.10
          "    кавычка16.37
          ()    скобки0.02
          :    двоеточие0.86
          ;    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. Влад Вегашин
 63
2. Кирилл Алейников
 44
3. Дмитрий Воронин
 43
4. Галина Романова
 43
5. Игорь Шенгальц
 43
6. Андрей Смирнов
 42
7. Кирилл Бенедиктов
 42
8. Сергей Вольнов
 42
9. Александра Лисина
 42
10. Мария Симонова
 42
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх