fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Мир-тень
Автор: Игорь Шенгальц
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:478193
Слов в произведении (СВП):71651
Приблизительно страниц:247
Средняя длина слова, знаков:5.2
Средняя длина предложения (СДП), знаков:60.71
СДП авторского текста, знаков:79.73
СДП диалога, знаков:42.46
Доля диалогов в тексте:35.84%
Доля авторского текста в диалогах:6.38%
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:8586
Активный словарный запас (АСЗ):8158
Активный несловарный запас (АНСЗ):428
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1188.40
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2691.41 —> 8096-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:18044 (25.18% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:53607 (74.82% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное15855 (29.58%)
          Прилагательное5802 (10.82%)
          Глагол13279 (24.77%)
          Местоимение-существительное6404 (11.95%)
          Местоименное прилагательное3107 (5.80%)
          Местоимение-предикатив9 (0.02%)
          Числительное (количественное)889 (1.66%)
          Числительное (порядковое)197 (0.37%)
          Наречие3540 (6.60%)
          Предикатив595 (1.11%)
          Предлог6747 (12.59%)
          Союз5853 (10.92%)
          Междометие1221 (2.28%)
          Вводное слово238 (0.44%)
          Частица5320 (9.92%)
          Причастие941 (1.76%)
          Деепричастие217 (0.40%)
Служебных слов:29116 (54.31%)

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
Существительное311440127.032.1.47101.326236.54174.3.91
Прилагательное415.8142.5.99.00.49.101.7.343.951.3.063.31.2.36
Глагол351622158.4.102.2.37101.534163.7.23122.1.62
Местоимение-существительное118.6335.92.8.001.167.1.8975.8.47.4514.70.11
Местоименное прилагательное215.86.22.61.3.00.32.111.2.442.41.9.29.033.2.49.06
Местоимение-предикатив.02.00.03.00.00.00.00.00.00.02.00.02.00.00.02.00.00
Числительное (колич-ое)5.31.11.7.32.24.02.63.23.32.031.9.99.05.00.62.16.02
Числительное (порядковое)1.8.11.36.08.06.00.00.03.05.00.05.18.02.00.19.06.00
Наречие45.6155.31.4.00.45.053.5.714.73.6.78.135.11.1.18
Предикатив.73.491.91.34.00.08.02.52.06.76.97.11.00.71.11.02
Предлог52143.61216.003.1.83.89.05.15.96.05.02.732.1.11
Союз146.420124.2.001.1.197.11.17.76.2.88.579.8.86.23
Междометие4.71.51.34.61.7.00.13.10.93.161.21.4.08.02.80.13.03
Вводное слово.55.23.80.57.13.00.03.00.13.02.28.31.10.02.34.02.03
Частица8.24.5346.32.1.001.4.034.4.915.78.39.326.6.89.16
Причастие5.11.11.1.71.31.00.10.03.63.112.8.76.26.00.57.10.03
Деепричастие.47.10.39.16.02.00.05.00.15.001.3.24.00.00.47.00.00

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
Существительное17172122232325232525
Прилагательное5.97.86.97.98.68.98.698.19.5
Глагол13242222211919181818
Местоимение-существительное1813119.48.37.66.86.76.46.6
Местоименное прилагательное2.64.44.64.14.14.34.154.75.1
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).801.21.41.81.31.21.41.61.31.5
Числительное (порядковое).40.30.20.30.30.20.20.30.20.10
Наречие6.16.34.34.455.15.25.35.24.4
Предикатив1.5.90.90.80.70.90.70.80.90.70
Предлог6.76.99.49.81011119.61110
Союз147.76.56.87.57.87.28.68.17.6
Междометие4.1.901.31.51.721.81.521.8
Вводное слово1.2.40.50.20.20.10.20.20.20.10
Частица7.59.28.276.86.67.97.87.27.1
Причастие.50.70111.51.41.21.71.61.5
Деепричастие.40.30.20.20.30.30.30.30.40.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая120.81
          .    точка72.89
          -    тире28.50
          !    восклицательный знак14.58
          ?    вопросительный знак10.19
          ...    многоточие9.64
          !..    воскл. знак с многоточием2.05
          ?..    вопр. знак с многоточием0.59
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.15
          "    кавычка3.06
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие3.68
          ;    точка с запятой0.11




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. Игорь Шенгальц
 58
2. Алекс Кош
 42
3. Сергей Вольнов
 41
4. Алексей Евтушенко
 41
5. Алекс Каменев
 41
6. Дмитрий Владимирович Лазарев
 41
7. Александра Лисина
 41
8. Виктор Точинов
 41
9. Вячеслав Шалыгин
 41
10. Борис Долинго
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх