fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Тень огня
Автор: Николай Степанов
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:642164
Слов в произведении (СВП):91320
Приблизительно страниц:325
Средняя длина слова, знаков:5.38
Средняя длина предложения (СДП), знаков:55.35
СДП авторского текста, знаков:78.56
СДП диалога, знаков:44.48
Доля диалогов в тексте:54.84%
Доля авторского текста в диалогах:8.09%
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:9605
Активный словарный запас (АСЗ):9133
Активный несловарный запас (АНСЗ):472
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1248.96
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2791.03 —> 6541-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:20717 (22.69% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:70603 (77.31% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное22086 (31.28%)
          Прилагательное7289 (10.32%)
          Глагол17193 (24.35%)
          Местоимение-существительное6912 (9.79%)
          Местоименное прилагательное4340 (6.15%)
          Местоимение-предикатив12 (0.02%)
          Числительное (количественное)1211 (1.72%)
          Числительное (порядковое)291 (0.41%)
          Наречие4516 (6.40%)
          Предикатив701 (0.99%)
          Предлог8861 (12.55%)
          Союз6530 (9.25%)
          Междометие1346 (1.91%)
          Вводное слово256 (0.36%)
          Частица5836 (8.27%)
          Причастие1206 (1.71%)
          Деепричастие173 (0.25%)
Служебных слов:34266 (48.53%)

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
Существительное3616478.38.8.011.8.55111.230234.7.49144.8.64
Прилагательное474.21621.1.01.43.091.6.383.63.4.70.052.1.85.05
Глагол4117231211.093.2.568.81.436143.4.29103.1.20
Местоимение-существительное9.57.3265.83.5.011.2.136.5.766.34.3.78.5512.56.14
Местоименное прилагательное276.46.82.11.1.00.62.041.6.372.31.5.22.043.7.46.04
Местоимение-предикатив.01.00.03.01.00.00.00.00.00.00.01.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)6.41.51.9.41.34.00.28.03.21.031.6.83.07.05.68.22.00
Числительное (порядковое)2.2.09.46.04.04.00.05.03.07.00.18.26.00.00.12.07.00
Наречие4.65.41861.7.00.49.092.5.584.32.6.55.095.89.04
Предикатив.72.381.7.68.49.00.09.01.38.05.58.58.24.01.68.03.01
Предлог57153.41115.003.21.1.70.14.01.96.00.01.392.3.07
Союз125.816114.6.001.1.356.6.807.851.1.347.7.62.14
Междометие4.81.31.24.11.6.00.16.05.75.05.83.96.12.00.72.18.00
Вводное слово.34.25.62.47.13.00.05.03.18.12.21.16.13.01.26.01.00
Частица6.73.63362.001.4.093.5.765.55.6.59.184.7.70.13
Причастие7.87.74.45.25.00.08.03.59.033.2.50.08.01.25.08.01
Деепричастие.22.17.25.34.01.00.04.01.08.03.67.05.01.01.20.01.00

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
Существительное16182224272828282929
Прилагательное66.67.388.498.9109.79.7
Глагол14222323212020191817
Местоимение-существительное13139.686.35.55.4555.2
Местоименное прилагательное2.9555.24.84.94.65.455.8
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.10.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.11.41.41.41.41.41.211.31.7
Числительное (порядковое).40.40.20.20.40.30.20.40.40.10
Наречие8.86.75.644.244.144.33.8
Предикатив1.71.80.70.70.50.80.40.40.60
Предлог8.17.49.110101010111211
Союз146.96.36.26.176.975.86.7
Междометие3.31.411.21.51.61.31.51.51.3
Вводное слово.80.40.30.20.20.20.10.20.20.10
Частица8.78.97.95.95.95.75.85.15.15.6
Причастие.50.80.901.21.41.51.81.62.11.9
Деепричастие.50.20.10.10.10.10.20.20.20.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая94.37
          .    точка91.69
          -    тире37.25
          !    восклицательный знак8.63
          ?    вопросительный знак19.28
          ...    многоточие4.04
          !..    воскл. знак с многоточием0.08
          ?..    вопр. знак с многоточием0.10
          !!!    тройной воскл. знак0.07
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.95
          "    кавычка15.71
          ()    скобки0.36
          :    двоеточие4.27
          ;    точка с запятой0.03




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 Степанов
 60
2. Дмитрий Дашко
 44
3. Игорь Шенгальц
 43
4. Алексей Евтушенко
 42
5. Александра Лисина
 42
6. Алекс Кош
 41
7. Павел Абсолют
 41
8. Виктор Точинов
 41
9. Олег Рой
 41
10. Павел Марушкин
 41
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх