fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: АТРИум
Автор: Дмитрий Матяш
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:571368
Слов в произведении (СВП):83912
Приблизительно страниц:292
Средняя длина слова, знаков:5.26
Средняя длина предложения (СДП), знаков:78.94
СДП авторского текста, знаков:99.36
СДП диалога, знаков:52.4
Доля диалогов в тексте:28.97%
Доля авторского текста в диалогах:12.27%
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:10914
Активный словарный запас (АСЗ):10122
Активный несловарный запас (АНСЗ):792
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1250.16
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2972.09 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:19355 (23.07% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:64557 (76.93% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное20621 (31.94%)
          Прилагательное6442 (9.98%)
          Глагол14817 (22.95%)
          Местоимение-существительное6185 (9.58%)
          Местоименное прилагательное3764 (5.83%)
          Местоимение-предикатив8 (0.01%)
          Числительное (количественное)1021 (1.58%)
          Числительное (порядковое)189 (0.29%)
          Наречие3719 (5.76%)
          Предикатив626 (0.97%)
          Предлог8751 (13.56%)
          Союз6826 (10.57%)
          Междометие1395 (2.16%)
          Вводное слово200 (0.31%)
          Частица5688 (8.81%)
          Причастие1756 (2.72%)
          Деепричастие231 (0.36%)
Служебных слов:33048 (51.19%)

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
Существительное4015479.18.7.012.1.50101.232275.9.30166.1.66
Прилагательное436.6111.6.86.01.45.031.6.363.94.3.78.042.72.1.22
Глагол3613201310.031.9.309.61.135163.1.54123.5.31
Местоимение-существительное95.7274.92.5.03.68.125.4.586.34.3.55.4611.53.12
Местоименное прилагательное205.26.82.51.00.55.071.5.432.92.2.23.053.9.70.04
Местоимение-предикатив.01.00.05.00.00.00.00.00.00.00.01.01.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)5.21.11.3.50.35.00.34.07.43.041.3.97.07.05.72.15.03
Числительное (порядковое)1.1.12.31.04.01.00.01.01.03.00.15.26.01.00.14.04.00
Наречие54.5134.21.2.00.57.152.3.474.43.8.51.094.61.2.14
Предикатив.76.391.9.84.28.00.14.00.38.20.54.62.18.04.76.04.00
Предлог60151.91215.003.3.57.69.12.161.2.14.00.704.2.12
Союз157199.73.9.011.1.2771.28.35.61.1.287.81.6.62
Междометие5.4114.51.2.00.16.03.74.09.891.5.08.031.41.11
Вводное слово.32.15.49.24.08.00.01.01.15.03.18.34.08.00.30.00.00
Частица8.54.6295.52.001.4.072.8.804.97.3.96.245.51.3.19
Причастие8.91.81.62.38.00.11.04.97.056.6.81.35.03.36.45.01
Деепричастие.46.15.31.19.15.00.00.00.09.011.11.05.00.22.03.01

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
Существительное17182124252626272627
Прилагательное5.16.16.86.87.77.98.37.88.88.6
Глагол15232122201917181818
Местоимение-существительное15129.48.27.17.16.55.45.25.9
Местоименное прилагательное2.74.34.54.34.74.555.35.15.1
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)111.41.41.21.21.41.51.31.2
Числительное (порядковое).30.20.30.10.10.30.20.20.30.30
Наречие5.964.94.44.24.24.34.53.74.2
Предикатив1.81.1.90.80.70.60.70.60.50.50
Предлог7.87.61010111112111211
Союз148.57.56.97.67.18.47.98.88
Междометие4.711.21.21.71.71.91.61.71.6
Вводное слово.50.40.30.40.30.20.10.20.00.20
Частица7.98.98.476.36.86.56.36.96
Причастие11.31.12.22.12.12.12.32.22.6
Деепричастие.50.60.30.30.20.10.30.10.10.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая137.14
          .    точка67.81
          -    тире25.26
          !    восклицательный знак3.69
          ?    вопросительный знак10.84
          ...    многоточие4.11
          !..    воскл. знак с многоточием0.05
          ?..    вопр. знак с многоточием0.15
          !!!    тройной воскл. знак0.13
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.54
          "    кавычка18.13
          ()    скобки0.35
          :    двоеточие1.98
          ;    точка с запятой0.37




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. Дмитрий Матяш
 56
2. Алексей Верт
 43
3. Ян Валетов
 42
4. Кирилл Алейников
 42
5. Сергей Недоруб
 42
6. Никита Аверин
 42
7. Галина Романова
 42
8. Владислав Выставной
 42
9. Сергей Вольнов
 42
10. Андрей Ерпылев
 42
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх