fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Мастер рун
Автор: Михаил Михайлов
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:543490
Слов в произведении (СВП):78842
Приблизительно страниц:281
Средняя длина слова, знаков:5.39
Средняя длина предложения (СДП), знаков:72.02
СДП авторского текста, знаков:87.27
СДП диалога, знаков:52.61
Доля диалогов в тексте:32.2%
Доля авторского текста в диалогах:10.31%
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:10327
Активный словарный запас (АСЗ):9603
Активный несловарный запас (АНСЗ):724
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1271.12
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2967.87 отсутствует 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:17004 (21.57% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:61838 (78.43% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное22367 (36.17%)
          Прилагательное7337 (11.86%)
          Глагол13288 (21.49%)
          Местоимение-существительное3497 (5.66%)
          Местоименное прилагательное3202 (5.18%)
          Местоимение-предикатив7 (0.01%)
          Числительное (количественное)1440 (2.33%)
          Числительное (порядковое)284 (0.46%)
          Наречие2955 (4.78%)
          Предикатив460 (0.74%)
          Предлог9151 (14.80%)
          Союз5937 (9.60%)
          Междометие851 (1.38%)
          Вводное слово131 (0.21%)
          Частица4000 (6.47%)
          Причастие1359 (2.20%)
          Деепричастие848 (1.37%)
Служебных слов:27624 (44.67%)

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
Существительное4919547.48.6.032.9.899.21.243344.2.45156.13.6
Прилагательное577.613.811.3.00.73.091.5.354.95.3.90.1322.44
Глагол4116188.18.2.043.5.527.7.8938132.198.32.92.7
Местоимение-существительное7.53.8142.31.8.00.71.072.8.4142.6.26.105.7.41.33
Местоименное прилагательное214.96.91.1.84.00.23.101.252.71.9.16.012.3.52.29
Местоимение-предикатив.01.00.04.01.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)9.32.22.3.31.55.00.57.04.22.092.3.92.03.01.52.20.04
Числительное (порядковое)1.9.17.61.10.06.00.01.07.10.01.19.26.03.00.15.13.03
Наречие4.44.7122.4.97.01.64.091.8.393.92.6.44.072.8.84.45
Предикатив.80.281.4.55.25.00.04.00.25.03.48.58.10.01.49.09.01
Предлог73212.6914.015.4.93.89.16.12.64.06.01.392.3.09
Союз189.1195.63.1.001.7.314.9.677.34.2.48.136.61.8.87
Междометие3.811.11.81.00.15.03.45.09.68.80.06.01.61.15.09
Вводное слово.26.19.29.16.10.00.00.00.06.01.16.22.01.00.15.03.00
Частица84222.61.6.001.8.092.1.703.84.5.31.234.1.71.25
Причастие82.3.70.44.31.00.22.06.55.014.3.74.04.01.33.26.06
Деепричастие.67.685.17.15.00.13.03.54.031.6.81.12.00.87.06.03

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
Существительное18242727283030323032
Прилагательное7.78.48.28.49.19.5108.91111
Глагол15202121191818161716
Местоимение-существительное6.87.76.65.14.63.73.33.73.63.3
Местоименное прилагательное35.94.43.944.13.74.143.7
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.92.32.122.1221.51.91.7
Числительное (порядковое).80.40.40.40.40.30.30.40.20.10
Наречие7.64.14.13.83.13.43.13.23.73.3
Предикатив1.3.80.60.60.60.50.30.60.30.50
Предлог139.71012121212131212
Союз117.26.46.97.27.87.67.77.77.5
Междометие3.80.9011.21.3.901.801.1
Вводное слово.40.20.20.10.10.10.10.20.10.10
Частица6.46.85.24.85.44.95.454.45.1
Причастие.90.801.21.71.81.71.81.92.22.2
Деепричастие2.81.71.51.11.90.80.80.70.70

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая111.30
          .    точка79.22
          -    тире23.29
          !    восклицательный знак3.34
          ?    вопросительный знак6.30
          ...    многоточие5.10
          !..    воскл. знак с многоточием0.79
          ?..    вопр. знак с многоточием0.47
          !!!    тройной воскл. знак0.09
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.76
          "    кавычка7.17
          ()    скобки0.82
          :    двоеточие3.73
          ;    точка с запятой0.48




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. Михаил Михайлов
 52
2. Михаил Баковец
 46
3. Альтс Геймер
 39
4. Игорь Недозор
 39
5. Дем Михайлов
 39
6. Олег Никитин
 39
7. Дмитрий Казаков
 38
8. Александр Сапегин
 38
9. Александр Прозоров
 38
10. Сергей Волков
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх