fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Месть самураев
Автор: Михаил Белозеров
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:574434
Слов в произведении (СВП):87352
Приблизительно страниц:294
Средняя длина слова, знаков:5.08
Средняя длина предложения (СДП), знаков:62.07
СДП авторского текста, знаков:75.45
СДП диалога, знаков:37.88
Доля диалогов в тексте:21.8%
Доля авторского текста в диалогах:14.2%
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:9256
Активный словарный запас (АСЗ):8555
Активный несловарный запас (АНСЗ):701
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1144.55
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2605.76 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:19783 (22.65% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:67569 (77.35% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное18724 (27.71%)
          Прилагательное6322 (9.36%)
          Глагол16495 (24.41%)
          Местоимение-существительное6565 (9.72%)
          Местоименное прилагательное3917 (5.80%)
          Местоимение-предикатив5 (0.01%)
          Числительное (количественное)948 (1.40%)
          Числительное (порядковое)163 (0.24%)
          Наречие3609 (5.34%)
          Предикатив536 (0.79%)
          Предлог8114 (12.01%)
          Союз7943 (11.76%)
          Междометие1488 (2.20%)
          Вводное слово236 (0.35%)
          Частица5654 (8.37%)
          Причастие757 (1.12%)
          Деепричастие292 (0.43%)
Служебных слов:34214 (50.64%)

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
Существительное3611387.98.1.001.2.267.7.7225305.2.29122.9.81
Прилагательное415.1141.51.00.45.041.1.393.26.7.69.063.7.68.24
Глагол3918231511.032.3.378.5.8938213.7.33122.5.61
Местоимение-существительное7.66.5326.13.2.001.1.005.2.665.45.43.4613.43.14
Местоименное прилагательное215.5103.21.00.49.041.4.492.82.5.29.043.4.27.10
Местоимение-предикатив.01.00.01.00.00.00.00.00.00.01.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)5.3.921.7.43.24.00.27.03.16.041.3.88.06.04.45.13.00
Числительное (порядковое)1.3.01.22.01.01.00.06.00.06.01.06.36.00.00.12.00.00
Наречие3.54.31451.2.00.27.012.3.524.35.43.094.6.43.19
Предикатив.56.202.4.68.29.00.12.00.19.06.35.53.09.01.48.03.01
Предлог601431016.012.6.72.72.10.141.2.07.00.591.2.06
Союз168.826124.3.031.3.357.7.79961.1.6111.66.56
Междометие41.21.44.91.4.00.13.011.041.61.7.16.091.5.14.07
Вводное слово.27.22.52.65.10.00.04.00.19.01.27.30.09.00.26.01.00
Частица8.64.1345.41.8.001.5.073.3.735.26.3.75.235.5.36.35
Причастие4.1.72.71.19.19.00.10.00.35.002.3.71.07.01.30.00.01
Деепричастие.82.20.35.42.14.00.00.00.10.031.37.03.01.45.01.03

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
Существительное12181922232426242727
Прилагательное5.86.56.477.78.18.98.197.2
Глагол14232625232219191820
Местоимение-существительное1613118.46.96.56.75.55.75.6
Местоименное прилагательное3.25.94.44.44.84.54.65.24.15
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.21.51.21.31.211.11.21.31.2
Числительное (порядковое).40.30.10.20.10.10.20.10.20.20
Наречие7.65.74.43.63.43.63.93.93.83.6
Предикатив1.7.70.70.60.50.60.60.20.50.50
Предлог9.26.68.69.310109.811119.8
Союз1477.47.99.79.49.2119.210
Междометие6.2.80.901.31.41.41.91.71.31.5
Вводное слово.90.50.30.20.10.30.10.20.20.10
Частица79.28.47.46.26.56.16.56.76.4
Причастие.30.6011.801.211.21.11.1
Деепричастие.50.50.30.20.40.50.30.50.30.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая117.49
          .    точка83.87
          -    тире28.08
          !    восклицательный знак7.42
          ?    вопросительный знак7.68
          ...    многоточие3.66
          !..    воскл. знак с многоточием0.26
          ?..    вопр. знак с многоточием0.38
          !!!    тройной воскл. знак0.07
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.37
          "    кавычка3.50
          ()    скобки0.02
          :    двоеточие5.19
          ;    точка с запятой0.02




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. Михаил Белозеров
 52
2. Галина Романова
 38
3. Андрей Легостаев
 38
4. Сергей Костин
 38
5. Дмитрий Дашко
 38
6. Александр Зорич
 38
7. Дмитрий Емец
 38
8. Владимир Лещенко
 38
9. Александр Рудазов
 38
10. Кирилл Бенедиктов
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх