fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Игры теней
Автор: Эльхан Аскеров
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:591364
Слов в произведении (СВП):79788
Приблизительно страниц:285
Средняя длина слова, знаков:5.39
Средняя длина предложения (СДП), знаков:61.27
СДП авторского текста, знаков:98.31
СДП диалога, знаков:50.15
Доля диалогов в тексте:63.07%
Доля авторского текста в диалогах:14.64%
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:7883
Активный словарный запас (АСЗ):7617
Активный несловарный запас (АНСЗ):266
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1132.69
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2502.71 —> 10370-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:18463 (23.14% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:61325 (76.86% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное19033 (31.04%)
          Прилагательное6673 (10.88%)
          Глагол15715 (25.63%)
          Местоимение-существительное6906 (11.26%)
          Местоименное прилагательное4161 (6.79%)
          Местоимение-предикатив15 (0.02%)
          Числительное (количественное)841 (1.37%)
          Числительное (порядковое)112 (0.18%)
          Наречие3343 (5.45%)
          Предикатив716 (1.17%)
          Предлог7326 (11.95%)
          Союз6361 (10.37%)
          Междометие1050 (1.71%)
          Вводное слово206 (0.34%)
          Частица4726 (7.71%)
          Причастие1311 (2.14%)
          Деепричастие251 (0.41%)
Служебных слов:31002 (50.55%)

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
Существительное422044118.3.031.6.298.61.127253.16114.3.61
Прилагательное423.9212.3.96.00.32.061.4.333.53.4.64.0721.6.32
Глагол4014261712.102.207.51.335183.299.13.7.20
Местоимение-существительное129.5296.14.4.03.95.076.956.25.1.47.71121.07
Местоименное прилагательное3265.82.21.9.00.16.07.96.792.21.6.22.102.9.55.03
Местоимение-предикатив.00.00.06.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.81.31.1.28.39.03.42.06.15.101.3.77.12.01.22.17.01
Числительное (порядковое)1.03.09.01.00.00.00.00.00.00.07.16.01.00.12.00.00
Наречие3.44.81551.2.03.47.011.9.893.22.5.36.073.7.95.16
Предикатив1.1.3321.42.00.07.00.42.10.66.55.07.03.73.06.01
Предлог53131.91218.002.2.61.48.26.06.84.00.00.512.6.09
Союз136.621144.7.001.1.076.51.46.34.9.76.607.9.89.63
Междометие3.9.801.141.1.00.04.03.98.06.741.3.09.00.67.16.10
Вводное слово.20.15.38.60.16.00.01.00.06.09.22.44.06.00.28.03.00
Частица5.84295.21.8.001.4.032.8.673.36.9.48.174.11.2.22
Причастие6.91.2.741.21.00.09.04.52.134.2.86.25.04.29.10.01
Деепричастие.51.15.61.12.12.00.01.00.04.001.5.12.01.01.19.03.00

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
Существительное9.6182425262826272827
Прилагательное7.67.27.88.58.68.38.78.689.3
Глагол20202119212020212020
Местоимение-существительное131312108.27.87.46.75.56.2
Местоименное прилагательное2.96.25.65.75.95.85.45.66.14.9
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)111.51.1.9011.111.11.1
Числительное (порядковое).00.10.10.20.20.20.20.10.10.20
Наречие76.13.64.23.53.43.93.13.43.8
Предикатив1.61.2.80.90.80.80.90.40.90.60
Предлог7.388.38.69.28.89.8101111
Союз148.96.56.57.97.37.87.87.68
Междометие4.1.9011.21.11.2.901.1.801
Вводное слово.50.40.30.20.30.30.20.20.10.10
Частица9.87.76.75.85.35.54.95.35.45
Причастие1.11.51.21.71.71.921.71.81.6
Деепричастие.80.40.10.30.20.10.10.10.30.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая133.84
          .    точка97.83
          -    тире35.11
          !    восклицательный знак0.94
          ?    вопросительный знак15.38
          ...    многоточие0.39
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.01
          !!!    тройной воскл. знак0.05
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.34
          "    кавычка3.71
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие4.59
          ;    точка с запятой0.00




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. Эльхан Аскеров
 47
2. Сергей Садов
 38
3. Вадим Панов
 38
4. Алекс Кош
 37
5. Антон Первушин
 36
6. Дмитрий Дашко
 36
7. Сергей Мусаниф
 36
8. Сергей Недоруб
 36
9. Вячеслав Шалыгин
 36
10. Николай Степанов
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх