fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Матадор
Автор: Владимир Васильев
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:87861
Слов в произведении (СВП):12202
Приблизительно страниц:45
Средняя длина слова, знаков:5.61
Средняя длина предложения (СДП), знаков:66.99
СДП авторского текста, знаков:83.73
СДП диалога, знаков:47.48
Доля диалогов в тексте:32.85%
Доля авторского текста в диалогах:11.18%
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:3427
Активный словарный запас (АСЗ):3247
Активный несловарный запас (АНСЗ):180
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1276.21
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3007.70 —> 3459-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:2838 (23.26% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:9364 (76.74% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное2744 (29.30%)
          Прилагательное1164 (12.43%)
          Глагол2128 (22.73%)
          Местоимение-существительное764 (8.16%)
          Местоименное прилагательное460 (4.91%)
          Местоимение-предикатив4 (0.04%)
          Числительное (количественное)181 (1.93%)
          Числительное (порядковое)56 (0.60%)
          Наречие731 (7.81%)
          Предикатив80 (0.85%)
          Предлог1242 (13.26%)
          Союз966 (10.32%)
          Междометие163 (1.74%)
          Вводное слово42 (0.45%)
          Частица744 (7.95%)
          Причастие188 (2.01%)
          Деепричастие34 (0.36%)
Служебных слов:4419 (47.19%)

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
Существительное3517408.18.6.002.2.89131.632243.5.79124.69
Прилагательное499.2161.52.2.10.69.302.8.404.86.21.1.302.82.2.20
Глагол341622115.8.102.51.1121.233152.8.69122.5.30
Местоимение-существительное8.56.6254.61.9.00.69.105.9.504.83.7.50.307.3.50.10
Местоименное прилагательное176.75.82.7.99.00.50.001.7.592.61.5.10.102.3.79.10
Местоимение-предикатив.10.00.20.00.00.00.00.00.10.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)5.62.1.99.59.30.00.99.40.50.202.79.20.001.1.20.00
Числительное (порядковое)1.9.20.50.10.00.00.00.20.00.00.20.50.10.00.30.20.00
Наречие3.69.4204.71.1.001.1.105.6.596.25.9.50.105.81.2.20
Предикатив.89.302.3.30.10.00.10.00.89.10.40.59.20.10.30.00.00
Предлог58202.99.614.003.41.21.1.20.102.00.00.793.7.20
Союз159.31893.6.001.7.699.699.64.6.50.408.51.3.30
Междометие4.31.41.22.8.40.00.00.00.89.10.991.1.00.001.5.00.20
Вводное слово.59.30.89.79.10.00.10.00.10.00.30.20.00.00.40.10.00
Частица8.44.5274.51.4.102.1.003.8.504.67.2.30.105.81.2.20
Причастие7.91.8.30.59.10.00.10.00.59.003.9.79.10.00.30.00.00
Деепричастие.40.30.59.30.10.00.00.00.00.001.3.20.00.00.00.00.00

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
Существительное15192222242325252429
Прилагательное5.87.17.39.7109.512101311
Глагол16212424211916181615
Местоимение-существительное11109.58.16.766.15.23.93.5
Местоименное прилагательное2.84.63.64.82.64.34.44.25.83.7
Местоимение-предикатив.10.10.10.10.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.4121.9111.51.81.51.4
Числительное (порядковое).50.70.20.40.70.801.20.40.40
Наречие9.27.864.56.76.65.84.44.64.7
Предикатив1.90.60.60.70.70.90.30.70.80
Предлог9.87.89.79.5111211129.813
Союз148.66.86.16.375.58.28.27.4
Междометие4.8.901.1.601.2111.5.90.60
Вводное слово.90.50.30.30.20.30.40.70.20.00
Частица7.58.466.15.26.97.35.97.17.4
Причастие.2011.211.81.71.92.52.81.8
Деепричастие.40.30.30.20.50.30.70.00.40.00

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая111.62
          .    точка81.71
          -    тире32.62
          !    восклицательный знак8.77
          ?    вопросительный знак12.21
          ...    многоточие4.34
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.08
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.00
          "    кавычка14.01
          ()    скобки0.98
          :    двоеточие6.39
          ;    точка с запятой2.05




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
 35
2. Александр Бушков
 32
3. Андрей Уланов
 32
4. Олег Таругин
 32
5. Александр Зорич
 31
6. Сергей Вольнов
 31
7. Вячеслав Шалыгин
 31
8. Борис Акунин
 31
9. Мария Симонова
 31
10. Алекс Каменев
 30
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх