fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Имперский марш
Автор: Марина Дробкова
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:384431
Слов в произведении (СВП):58742
Приблизительно страниц:196
Средняя длина слова, знаков:5.05
Средняя длина предложения (СДП), знаков:49.86
СДП авторского текста, знаков:58.49
СДП диалога, знаков:35.6
Доля диалогов в тексте:27.01%
Доля авторского текста в диалогах:8.93%
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:6713
Активный словарный запас (АСЗ):6430
Активный несловарный запас (АНСЗ):283
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1088.50
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2434.67 —> 10939-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:15286 (26.02% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:43456 (73.98% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное13193 (30.36%)
          Прилагательное4068 (9.36%)
          Глагол11681 (26.88%)
          Местоимение-существительное5389 (12.40%)
          Местоименное прилагательное2181 (5.02%)
          Местоимение-предикатив13 (0.03%)
          Числительное (количественное)623 (1.43%)
          Числительное (порядковое)123 (0.28%)
          Наречие3359 (7.73%)
          Предикатив545 (1.25%)
          Предлог5304 (12.21%)
          Союз5107 (11.75%)
          Междометие1091 (2.51%)
          Вводное слово264 (0.61%)
          Частица4455 (10.25%)
          Причастие484 (1.11%)
          Деепричастие180 (0.41%)
Служебных слов:23984 (55.19%)

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
Существительное311146116.6.001.1.62121.425244.3.64142.7.72
Прилагательное305132.41.3.00.34.002.403.54.91.2.143.3.76.20
Глагол441422168.6.162.1.46111.535183.56132.2.58
Местоимение-существительное8.87.3375.92.7.021.1.088.71.266.5.40.7614.26.20
Местоименное прилагательное164.36.32.21.00.42.021.6.581.82.2.26.023.32.14
Местоимение-предикатив.00.00.08.00.00.00.00.00.00.00.04.02.00.00.02.00.00
Числительное (колич-ое)4.7.921.2.38.32.02.30.00.14.041.2.98.10.04.66.20.02
Числительное (порядковое)1.1.14.22.06.00.00.02.00.04.00.32.20.02.00.04.06.00
Наречие5.65.5206.41.2.00.74.043.4.884.44.7.60.185.6.52.14
Предикатив.90.362.7.78.22.00.06.00.40.10.56.74.10.04.90.08.02
Предлог601149.412.002.6.58.70.14.22.78.12.06.681.2.22
Союз166.122163.2.04.98.248.947.45.61.2.5610.40.26
Междометие6.1.901.45.31.00.12.001.5.161.31.8.16.02.96.06.06
Вводное слово.84.44.84.92.16.00.06.00.26.06.22.36.06.02.56.00.00
Частица9.44.83471.8.001.3.105.41.14.66.7.58.487.6.56.18
Причастие4.1.60.40.16.16.00.06.04.32.061.9.32.14.00.26.00.00
Деепричастие.52.14.40.32.10.00.00.00.26.02.78.32.04.00.36.02.00

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
Существительное16182024242426242726
Прилагательное55.67.17.26.87.27.57.37.78.2
Глагол13242323222120201919
Местоимение-существительное1613108.68.37.57.37.76.35.9
Местоименное прилагательное1.93.93.74.13.94.34.33.74.23.5
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.10.00.00.00
Числительное (колич-ое).8011.11.31.21.41.1.8011.1
Числительное (порядковое).20.50.20.20.20.40.20.10.20.10
Наречие7.27.15.95.25.45.35.55.75.25.5
Предикатив1.5.901.2.901.80.80.80.60.80
Предлог6.86.49.69.19.69.89.4111110
Союз157.976.47.88.78.28.88.28.3
Междометие6.4.80.901.21.21.51.71.61.51.6
Вводное слово1.1.50.40.20.30.40.20.20.30.40
Частица8.79.28.27.67.26.67.17.76.97.6
Причастие.20.50.801.1111.21.1.601
Деепричастие.60.20.30.30.30.20.20.50.40.40

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая119.23
          .    точка99.11
          -    тире31.46
          !    восклицательный знак11.15
          ?    вопросительный знак13.89
          ...    многоточие7.00
          !..    воскл. знак с многоточием0.02
          ?..    вопр. знак с многоточием0.10
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.51
          "    кавычка8.75
          ()    скобки0.10
          :    двоеточие6.04
          ;    точка с запятой0.10




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. Марина Дробкова
 56
2. Михаил Тырин
 42
3. Олег Рой
 41
4. Андрей Буторин
 40
5. Ольга Пашнина
 40
6. Игорь Пронин
 39
7. Александр Матюхин
 39
8. Андрей Лазарчук
 39
9. Дмитрий Скирюк
 39
10. Алексей Евтушенко
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх