fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Мухи
Автор: Максим Кабир
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:357391
Слов в произведении (СВП):50448
Приблизительно страниц:185
Средняя длина слова, знаков:5.53
Средняя длина предложения (СДП), знаков:41.3
СДП авторского текста, знаков:49.04
СДП диалога, знаков:29.75
Доля диалогов в тексте:29%
Доля авторского текста в диалогах:8.99%
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:10922
Активный словарный запас (АСЗ):10363
Активный несловарный запас (АНСЗ):559
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1568.79
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3889.80 —> 22-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:8111 (16.08% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:42337 (83.92% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное16838 (39.77%)
          Прилагательное4227 (9.98%)
          Глагол9950 (23.50%)
          Местоимение-существительное3128 (7.39%)
          Местоименное прилагательное1359 (3.21%)
          Местоимение-предикатив2 (0.00%)
          Числительное (количественное)382 (0.90%)
          Числительное (порядковое)144 (0.34%)
          Наречие1406 (3.32%)
          Предикатив275 (0.65%)
          Предлог5283 (12.48%)
          Союз2774 (6.55%)
          Междометие701 (1.66%)
          Вводное слово65 (0.15%)
          Частица2012 (4.75%)
          Причастие833 (1.97%)
          Деепричастие98 (0.23%)
Служебных слов:15422 (36.43%)

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
Существительное5719957.55.5.001.3.626.9.4934254.2.39116.4.59
Прилагательное606.511.98.34.00.12.021.343.54.1.42.021.71.3.07
Глагол692117108.4.021.7.126.81.150103.8.206.93.64
Местоимение-существительное8.54.1342.62.02.64.123.5.474.62.5.49.255.9.47.15
Местоименное прилагательное153.64.11.3.49.00.15.07.69.272.64.07.021.7.44.02
Местоимение-предикатив.00.00.02.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.9.591.1.17.15.00.57.22.12.05.44.47.00.00.32.17.00
Числительное (порядковое)2.3.05.17.05.00.00.00.05.00.00.05.32.00.00.05.05.00
Наречие4.42.89.22.5.59.00.10.05.86.252.71.5.34.002.3.54.05
Предикатив.69.151.4.30.20.00.02.00.15.22.32.32.05.02.37.05.00
Предлог84182.277.4.002.11.5.64.07.12.69.02.00.223.3.05
Союз176.91572.2.00.59.152.6.575.12.5.81.073.11.3.17
Междометие71.7.963.1.49.00.02.00.71.05.64.59.10.00.62.10.02
Вводное слово.42.10.27.10.05.00.00.00.05.00.17.05.05.00.15.02.00
Частица7.93203.71.1.00.54.071.5.422.82.3.47.053.1.64.05
Причастие101.7.69.25.25.00.00.00.59.054.2.54.07.00.17.20.00
Деепричастие.69.10.34.12.02.00.00.00.07.00.54.10.02.00.10.02.00

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
Существительное30282936393739383940
Прилагательное7.16.57.48.89.6119.29.71111
Глагол14352420181717181514
Местоимение-существительное146.85.64.64.13.53.83.53.73.5
Местоименное прилагательное22.33.23.32.62.83.43.12.92.8
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).80.80.80.90.80.60.70.90.70.80
Числительное (порядковое).30.30.30.30.30.50.30.30.20.30
Наречие3.93.12.92.52.72.22.62.52.22.3
Предикатив1.2.50.50.50.30.10.30.60.20.30
Предлог8.66.51412111211111211
Союз7.43.74.74.95.86.365.66.16.6
Междометие3.1.901.2111.31.41.31.71.2
Вводное слово.30.10.10.20.10.10.10.10.10.10
Частица5.354.33.32.83.73.23.63.73.4
Причастие1.11.21.51.61.92.12.22.11.72.8
Деепричастие.30.20.20.20.20.20.30.30.20.00

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая110.65
          .    точка139.77
          -    тире31.04
          !    восклицательный знак7.31
          ?    вопросительный знак14.87
          ...    многоточие4.20
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.10
          !!!    тройной воскл. знак0.02
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.04
          "    кавычка16.89
          ()    скобки0.59
          :    двоеточие4.10
          ;    точка с запятой0.30




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. Максим Кабир
 54
2. Михаил Зайцев
 36
3. Сергей Волков
 36
4. Александр и Людмила Белаш
 36
5. Арсений Миронов
 35
6. Валерий Большаков
 35
7. Алексей Иванов
 35
8. Василий Аксёнов
 35
9. Zотов
 35
10. Юрий Гаврюченков
 35
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх