fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Игра Теней
Автор: Николай Трой
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:540723
Слов в произведении (СВП):78054
Приблизительно страниц:284
Средняя длина слова, знаков:5.5
Средняя длина предложения (СДП), знаков:56.07
СДП авторского текста, знаков:62.11
СДП диалога, знаков:39.55
Доля диалогов в тексте:18.93%
Доля авторского текста в диалогах:9.68%
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:10561
Активный словарный запас (АСЗ):9830
Активный несловарный запас (АНСЗ):731
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1373.55
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3220.53 —> 1454-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:17079 (21.88% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:60975 (78.12% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное21828 (35.80%)
          Прилагательное7317 (12.00%)
          Глагол14335 (23.51%)
          Местоимение-существительное5004 (8.21%)
          Местоименное прилагательное2201 (3.61%)
          Местоимение-предикатив10 (0.02%)
          Числительное (количественное)841 (1.38%)
          Числительное (порядковое)188 (0.31%)
          Наречие3403 (5.58%)
          Предикатив523 (0.86%)
          Предлог7929 (13.00%)
          Союз5447 (8.93%)
          Междометие1085 (1.78%)
          Вводное слово251 (0.41%)
          Частица4428 (7.26%)
          Причастие1297 (2.13%)
          Деепричастие195 (0.32%)
Служебных слов:26550 (43.54%)

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
Существительное562159125.001.8.40101.633234.5.41145.9.43
Прилагательное596.2151.8.62.00.30.091.8.263.74.6.79.052.71.6.32
Глагол452020125.6.092.448.4.9638132.8.209.23.5.36
Местоимение-существительное7.57293.31.5.00.62.085.554.83.1.40.338.6.52.09
Местоименное прилагательное1544.51.2.71.00.35.05.67.201.21.2.12.091.7.52.08
Местоимение-предикатив.00.02.05.02.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)5.5.911.7.32.21.00.30.06.14.051.78.06.05.46.18.02
Числительное (порядковое)1.5.14.38.05.00.00.00.00.02.00.17.18.00.00.12.05.00
Наречие4.45.8154.1.94.02.41.082.8.533.82.6.49.064.2.93.09
Предикатив.62.322.1.38.14.00.12.00.30.03.47.62.06.06.71.02.02
Предлог70173.46.110.002.6.76.73.11.23.78.21.00.502.9.08
Союз178.2147.82.8.021.1.236.767.64.8.84.466.11.20
Междометие5.21.41.32.4.79.00.17.03.71.12.761.4.03.081.14.06
Вводное слово.52.32.58.46.17.00.06.00.20.02.26.35.09.00.33.05.00
Частица7.24.6253.51.4.001.4.083.764.66.6.49.415.65.35
Причастие9.42.1.96.21.21.00.05.03.47.033.68.18.00.36.29.02
Деепричастие.46.17.26.20.06.00.00.00.08.031.12.02.02.41.02.00

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
Существительное16222428293232333336
Прилагательное78.59.39.79.510119.91111
Глагол15232322211919181716
Местоимение-существительное149.67.87.15.24.74.14.73.93.6
Местоименное прилагательное2.13.63.43.232.62.82.432.6
Местоимение-предикатив.00.00.00.10.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)11.2.901.11.3.901.41.11.2.90
Числительное (порядковое).30.20.20.10.20.20.30.30.30.40
Наречие7.165.23.84.14.23.43.73.13.5
Предикатив1.3.70.70.60.50.50.50.40.50.70
Предлог107.21010111111111110
Союз127.26.25.96.46.36.36.666.5
Междометие3.7.9011.21.41.31.11.21.2.90
Вводное слово1.1.50.20.20.20.20.20.20.20.20
Частица7.77.86.455.2555.25.14.7
Причастие.9011.31.61.71.82.32.12.22.3
Деепричастие.60.30.10.20.10.20.30.30.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая111.73
          .    точка89.11
          -    тире21.75
          !    восклицательный знак11.93
          ?    вопросительный знак9.67
          ...    многоточие7.19
          !..    воскл. знак с многоточием0.08
          ?..    вопр. знак с многоточием0.17
          !!!    тройной воскл. знак0.27
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.40
          "    кавычка14.55
          ()    скобки0.44
          :    двоеточие7.01
          ;    точка с запятой0.41




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. Николай Трой
 57
2. Сергей Палий
 41
3. Никита Аверин
 41
4. Виталий Зыков
 41
5. Дем Михайлов
 40
6. Олег Никитин
 40
7. Александр Курзанцев
 40
8. Данил Корецкий
 40
9. Владислав Жеребьёв
 40
10. Александр Авраменко
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх