fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Давление зла
Автор: Анатолий Андреев
Дата проведения анализа: 27 декабря 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:84314
Слов в произведении (СВП):12369
Приблизительно страниц:43
Средняя длина слова, знаков:5.27
Средняя длина предложения (СДП), знаков:69.27
СДП авторского текста, знаков:81.15
СДП диалога, знаков:45.77
Доля диалогов в тексте:22.24%
Доля авторского текста в диалогах:14.71%
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:3307
Активный словарный запас (АСЗ):3231
Активный несловарный запас (АНСЗ):76
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1228.38
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2866.26 —> 5404-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:2755 (22.27% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:9614 (77.73% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное2866 (29.81%)
          Прилагательное1098 (11.42%)
          Глагол2411 (25.08%)
          Местоимение-существительное897 (9.33%)
          Местоименное прилагательное432 (4.49%)
          Местоимение-предикатив4 (0.04%)
          Числительное (количественное)124 (1.29%)
          Числительное (порядковое)4 (0.04%)
          Наречие646 (6.72%)
          Предикатив73 (0.76%)
          Предлог1206 (12.54%)
          Союз1045 (10.87%)
          Междометие148 (1.54%)
          Вводное слово31 (0.32%)
          Частица823 (8.56%)
          Причастие222 (2.31%)
          Деепричастие49 (0.51%)
Служебных слов:4635 (48.21%)

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
Существительное3616488.77.4.091.4.0911.7426283.8.37154.9.47
Прилагательное4111181.4.56.00.47.002.3.473.97.3.56.003.53.1.93
Глагол381921119.8.281.9.0013.9340193.19114.4.65
Местоимение-существительное6.96.9304.11.9.00.37.005.5.475.84.7.47.1910.47.47
Местоименное прилагательное1546.71.8.93.00.37.091.4.472.41.7.47.092.8.09.00
Местоимение-предикатив.00.00.09.00.00.00.00.00.00.00.09.00.00.00.09.00.00
Числительное (колич-ое)3.81.11.2.56.09.00.37.00.19.00.841.6.09.00.37.09.00
Числительное (порядковое).09.00.09.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Наречие6.33.5184.8.93.00.37.003.3.474.74.3.65.094.41.3.00
Предикатив.74.091.5.19.28.00.00.00.09.09.84.37.19.00.56.19.00
Предлог65141.91311.002.00.65.00.00.93.09.00.562.5.19
Союз129.525102.6.001.6.007.41.25.54.7.65.56101.28
Междометие3.4.65.653.91.2.00.09.00.28.00.741.1.09.001.1.00.00
Вводное слово.47.19.56.65.00.00.09.00.37.00.00.19.00.00.19.00.00
Частица8.95.5284.41.3.001.2.093.2.564.77.37.287.31.56
Причастие8.62.1.74.28.93.00.00.001.1.193.5.84.19.09.56.65.09
Деепричастие.93.37.93.09.00.00.00.00.09.001.6.37.00.00.00.00.09

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
Существительное19171822272624272324
Прилагательное6.887.89.57.79.28.6109.412
Глагол10282824182022171819
Местоимение-существительное18118.36.58.26.15.44.15.54.8
Местоименное прилагательное1.33.43.43.34.13.53.63.33.25.2
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.10.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.11.4.901.3111.11.51.21.2
Числительное (порядковое).10.00.00.00.00.10.00.00.00.00
Наречие8.26.55.654.2457.24.84.8
Предикатив1.1.90.70.40.60.70.50.80.70.40
Предлог9.16.41010109.79.99.1129.9
Союз1366.68.87.58.98.59.1107.7
Междометие3.801.801.11.4.901.51.51
Вводное слово.80.40.30.20.10.40.30.00.00.00
Частица6.69.17.86.17.36.77.38.26.87.7
Причастие.70.40.601.62.51.62.81.13.61.9
Деепричастие.60.40.30.40.00.40.50.00.50.80

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая135.34
          .    точка74.14
          -    тире26.60
          !    восклицательный знак3.40
          ?    вопросительный знак6.95
          ...    многоточие12.85
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.00
          "    кавычка6.63
          ()    скобки0.49
          :    двоеточие6.39
          ;    точка с запятой0.73




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. Владимир Васильев
 29
2. Кира Стрельникова
 29
3. Олег Рой
 29
4. Сергей Волков
 29
5. Марина и Сергей Дяченко
 29
6. Андрей Фролов
 29
7. Владислав Выставной
 29
8. Александр Варго
 29
9. Наталья Колесова
 29
10. Дмитрий Казаков
 29
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх