fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Перстень мага
Автор: Тим Доннел
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:185736
Слов в произведении (СВП):28494
Приблизительно страниц:97
Средняя длина слова, знаков:5.18
Средняя длина предложения (СДП), знаков:70.37
СДП авторского текста, знаков:93.82
СДП диалога, знаков:57.07
Доля диалогов в тексте:51.91%
Доля авторского текста в диалогах:0.71%
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:5007
Активный словарный запас (АСЗ):4802
Активный несловарный запас (АНСЗ):205
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1208.97
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2700.28 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:6385 (22.41% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:22109 (77.59% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное7044 (31.86%)
          Прилагательное2537 (11.47%)
          Глагол5209 (23.56%)
          Местоимение-существительное2077 (9.39%)
          Местоименное прилагательное1141 (5.16%)
          Местоимение-предикатив2 (0.01%)
          Числительное (количественное)246 (1.11%)
          Числительное (порядковое)36 (0.16%)
          Наречие1321 (5.97%)
          Предикатив209 (0.95%)
          Предлог2548 (11.52%)
          Союз2343 (10.60%)
          Междометие510 (2.31%)
          Вводное слово61 (0.28%)
          Частица1755 (7.94%)
          Причастие497 (2.25%)
          Деепричастие82 (0.37%)
Служебных слов:10519 (47.58%)

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
Существительное3921478.76.4.001.4.2911.8625344.12127.7.82
Прилагательное557.3161.51.3.04.08.041.1.293.34.2.57.003.11.8.29
Глагол3919201210.042.2.539.51.240153.8.57112.7.33
Местоимение-существительное8.76.82763.3.00.69.086.865.45.2.61.418.9.41.08
Местоименное прилагательное234.74.81.9.82.00.24.041.1.1621.8.33.122.4.41.08
Местоимение-предикатив.00.00.04.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.04.00.00
Числительное (колич-ое)3.811.20.20.00.00.00.24.081.21.08.00.61.08.04
Числительное (порядковое).61.12.04.00.00.00.00.04.00.00.04.16.00.00.04.00.00
Наречие43.8175.21.9.00.61.003.1.334.62.7.78.294.3.65.20
Предикатив.69.291.8.78.20.00.08.00.41.41.69.49.24.041.1.04.00
Предлог56141.81012.001.4.20.69.04.04.69.04.00.202.7.08
Союз158.722133.5.00.61.047.3.735.54.21.5.127.71.5.33
Междометие621.54.31.6.00.04.00.78.16.491.5.16.041.1.08.04
Вводное слово.24.16.41.33.12.00.00.00.08.08.37.45.00.00.12.00.00
Частица6.14287.51.6.001.4.042.4.782.97.2.94.205.2.90.33
Причастие102.41.49.45.00.08.00.57.084.1.37.16.00.33.16.00
Деепричастие.65.33.49.16.04.00.00.00.12.08.98.20.04.00.12.04.04

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
Существительное16192023242728282928
Прилагательное6.57.67.68.49.69.69.310910
Глагол13222424202018172017
Местоимение-существительное1113119.47.366.465.15.6
Местоименное прилагательное2.744.73.83.65.24.944.33.8
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.10.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)11.801.11.60.601.70.90
Числительное (порядковое).10.30.20.20.20.10.00.10.10.10
Наречие7.175.44.84.53.74.44.53.64.4
Предикатив2.31.2.60.40.50.70.50.50.80.80
Предлог4.86.68.69111010101011
Союз157.57.57.37.88.28.59.17.38.4
Междометие7.41.8011.81.11.711.71.5
Вводное слово.50.40.30.20.20.30.00.00.20.20
Частица118.17.15.75.85.15.76.15.45.2
Причастие.801.11.41.31.91.81.81.72.22.5
Деепричастие.50.50.30.20.30.40.30.40.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая151.89
          .    точка40.99
          -    тире15.37
          !    восклицательный знак33.73
          ?    вопросительный знак8.25
          ...    многоточие9.83
          !..    воскл. знак с многоточием0.21
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.28
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.72
          "    кавычка1.86
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие6.49
          ;    точка с запятой0.11




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».


Внимание! У Тима Доннела пока не сформирован лингвистический паспорт, а значит этого автора в списке результатов не будет в любом случае. Проверка авторства для данного произведения не может претендовать на верный результат.

АвторСовпадение с лингвопрофилем автора (в условных единицах)
1. Сергей Волков
 32
2. Анна Гурова
 31
3. Елена Хаецкая
 31
4. Галина Романова
 31
5. Андрей Посняков
 31
6. Наталья Колесова
 31
7. Марина и Сергей Дяченко
 31
8. Виктор Ночкин
 31
9. Александр Рудазов
 31
10. Олег Верещагин
 31
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх