fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Мангуст
Автор: Владимир Малыгин
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:501184
Слов в произведении (СВП):76909
Приблизительно страниц:263
Средняя длина слова, знаков:5.17
Средняя длина предложения (СДП), знаков:51.92
СДП авторского текста, знаков:60.69
СДП диалога, знаков:38.51
Доля диалогов в тексте:29.42%
Доля авторского текста в диалогах:3.4%
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:8444
Активный словарный запас (АСЗ):8102
Активный несловарный запас (АНСЗ):342
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1141.60
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2565.26 —> 9621-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:19358 (25.17% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:57551 (74.83% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное16775 (29.15%)
          Прилагательное6102 (10.60%)
          Глагол16226 (28.19%)
          Местоимение-существительное5610 (9.75%)
          Местоименное прилагательное2634 (4.58%)
          Местоимение-предикатив35 (0.06%)
          Числительное (количественное)746 (1.30%)
          Числительное (порядковое)130 (0.23%)
          Наречие4081 (7.09%)
          Предикатив827 (1.44%)
          Предлог7847 (13.63%)
          Союз7401 (12.86%)
          Междометие888 (1.54%)
          Вводное слово187 (0.32%)
          Частица5483 (9.53%)
          Причастие1208 (2.10%)
          Деепричастие151 (0.26%)
Служебных слов:30236 (52.54%)

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
Существительное2815639.25.4.061.4.2111227213.44143.8.29
Прилагательное396152.51.2.05.32.021.7.544.55.1.81.092.81.9.24
Глагол3215269.96.4.121.5.24121.337203.47123.35
Местоимение-существительное9.56.5186.33.1.031.086.2.848.86.4.62.2010.68.08
Местоименное прилагательное174.35.11.7.99.00.29.02.96.391.81.5.20.052.4.63.06
Местоимение-предикатив.03.00.17.11.02.00.00.00.03.00.05.02.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.51.21.6.71.27.00.03.00.21.11.631.1.18.05.65.14.02
Числительное (порядковое).72.18.23.03.05.00.03.02.02.06.06.29.00.02.20.02.00
Наречие4.84.5165.41.3.02.74.083.3.7464.7.51.125.9.93.08
Предикатив.68.443.1.80.36.05.14.00.69.15.801.1.27.03.87.06.00
Предлог62154.61312.051.6.681.27.241.1.08.00.724.08
Союз177.825133.5.08.84.238.21.71071.33121.1.20
Междометие4.2.801.23.3.57.00.05.00.33.11.421.2.08.00.62.14.00
Вводное слово.27.20.59.26.06.00.02.00.15.12.17.20.03.00.20.00.03
Частица7.53.3345.41.6.031.4.053.31.25.68.5.35.396.1.66.06
Причастие8.21.5.81.39.18.00.00.02.87.003.7.53.08.05.29.27.09
Деепричастие.36.05.26.32.03.00.02.00.08.05.56.21.02.00.14.03.00

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
Существительное11182022232325242526
Прилагательное6.577.47.87.58.18.67.88.78.7
Глагол20182124232423232222
Местоимение-существительное8.211118.47.16.35.75.55.65.8
Местоименное прилагательное1.63.443.53.943.73.73.33.5
Местоимение-предикатив.00.00.10.00.10.10.10.00.10.00
Числительное (колич-ое)1.211.111.51.1.80.60.90.70
Числительное (порядковое).20.20.20.10.20.10.20.20.10.20
Наречие7.56.65.94.84.74.64.654.64.2
Предикатив211.21.90.801.11.4.70.90
Предлог6.7109.711111110111111
Союз22117.46.97.57.87.77.78.17.4
Междометие2.21.211.21.11.11.2.901.11
Вводное слово.40.30.20.20.30.20.30.40.20.10
Частица9.59.97.86.66.66.56.76.46.66.4
Причастие.60.701.31.71.41.51.51.52.22.2
Деепричастие.50.10.10.10.10.20.20.10.10.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая126.41
          .    точка95.23
          -    тире7.46
          !    восклицательный знак5.37
          ?    вопросительный знак19.44
          ...    многоточие5.64
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.08
          "    кавычка0.91
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие1.05
          ;    точка с запятой0.04




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. Владимир Малыгин
 48
2. Михаил Тырин
 35
3. Андрей Буторин
 35
4. Александр Громов
 34
5. Дмитрий Манасыпов
 34
6. Олег Рой
 34
7. Олег Никитин
 34
8. Вадим Филоненко
 34
9. Сергей Недоруб
 34
10. Евгений Щепетнов
 34
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх