fantlab ru



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

Общая статистика

Длина текста, знаков:466854
Слов в произведении (СВП):64964
Приблизительно страниц:240
Средняя длина слова, знаков:5.58
Средняя длина предложения (СДП), знаков:43.17
СДП авторского текста, знаков:51.51
СДП диалога, знаков:31.52
Доля диалогов в тексте:30.56%
Доля авторского текста в диалогах:9.33%
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:12609
Активный словарный запас (АСЗ):11827
Активный несловарный запас (АНСЗ):782
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1562.12
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3873.99 —> 25-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:11131 (17.13% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:53833 (82.87% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное20879 (38.78%)
          Прилагательное5550 (10.31%)
          Глагол12719 (23.63%)
          Местоимение-существительное3790 (7.04%)
          Местоименное прилагательное1611 (2.99%)
          Местоимение-предикатив4 (0.01%)
          Числительное (количественное)513 (0.95%)
          Числительное (порядковое)178 (0.33%)
          Наречие1804 (3.35%)
          Предикатив369 (0.69%)
          Предлог6648 (12.35%)
          Союз3586 (6.66%)
          Междометие866 (1.61%)
          Вводное слово85 (0.16%)
          Частица2847 (5.29%)
          Причастие1296 (2.41%)
          Деепричастие425 (0.79%)
Служебных слов:19862 (36.90%)

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
Существительное6020867.85.6.041.7.467.91.132244.4.31128.11
Прилагательное606.1131.2.68.00.19.04.91.213.53.8.39.081.31.9.27
Глагол6519199.86.6.021.4.216.8.7749113.3.147.73.61.3
Местоимение-существительное8.14.7293.61.7.00.56.102.7.714.32.4.37.198.1.68.06
Местоименное прилагательное153.43.51.50.00.12.02.42.231.3.85.12.041.4.62.02
Местоимение-предикатив.00.02.04.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.02.00.00
Числительное (колич-ое)4.3.35.83.12.10.00.75.42.08.06.54.44.04.00.31.06.02
Числительное (порядковое)2.2.04.29.02.06.00.02.00.02.02.10.17.04.02.06.02.00
Наречие4.52.39.52.6.50.00.29.021.273.11.6.25.041.7.83.27
Предикатив.68.271.6.35.14.00.04.00.23.06.39.37.02.00.54.02.02
Предлог811835.57.4.001.81.4.56.08.25.81.12.00.294.10
Союз156.9147.82.1.00.56.173.2.544.72.7.68.064.51.42
Междометие6.41.6.952.7.73.00.12.10.44.10.93.66.08.02.66.23.10
Вводное слово.23.14.33.27.00.00.00.00.14.00.15.02.08.00.08.00.00
Частица83.7223.71.2.00.60.021.8.503.53.42.103.2.71.15
Причастие131.8.64.33.25.00.14.00.64.044.8.46.25.04.21.29.04
Деепричастие.66.354.1.17.02.00.00.00.29.00.73.15.04.02.21.08.06

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
Существительное28272936373738383938
Прилагательное8.47.57.69.19.19109.2109.1
Глагол15322420181817171516
Местоимение-существительное1375.94.83.83.43.63.43.23.7
Местоименное прилагательное1.62.42.52.52.73.12.62.63.12.6
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).70.90.80.80.8011.3.90.50.50
Числительное (порядковое).20.30.20.30.20.30.30.30.40.20
Наречие3.53.432.52.62.32.32.32.32.3
Предикатив1.2.60.40.50.50.30.50.40.50.30
Предлог8.86.51312111210121111
Союз7.64.14.44.55.85.95.86.15.38.4
Междометие2.9.701.21.11.1111.31.21.6
Вводное слово.30.20.10.10.20.00.10.00.10.20
Частица5.85.453.33.83.84.23.44.53.4
Причастие1.21.41.822.52.52.12.93.12.6
Деепричастие2.2.50.40.50.40.50.30.20.30.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая113.83
          .    точка132.13
          -    тире37.01
          !    восклицательный знак7.30
          ?    вопросительный знак17.13
          ...    многоточие8.02
          !..    воскл. знак с многоточием0.05
          ?..    вопр. знак с многоточием0.03
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.02
          "    кавычка16.84
          ()    скобки1.03
          :    двоеточие5.57
          ;    точка с запятой0.38




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
 56
2. Михаил Зайцев
 39
3. Сергей Волков
 37
4. Генри Лайон Олди
 37
5. Zотов
 37
6. Юрий Гаврюченков
 37
7. Василий Аксёнов
 37
8. Александр и Людмила Белаш
 37
9. Сергей Панарин
 36
10. Валерий Большаков
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх