fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Чистый огонь
Автор: Вадим Арчер
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:663432
Слов в произведении (СВП):97822
Приблизительно страниц:340
Средняя длина слова, знаков:5.25
Средняя длина предложения (СДП), знаков:67.5
СДП авторского текста, знаков:88.59
СДП диалога, знаков:45.19
Доля диалогов в тексте:32.64%
Доля авторского текста в диалогах:10.38%
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:9345
Активный словарный запас (АСЗ):8786
Активный несловарный запас (АНСЗ):559
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1122.64
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2568.27 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:21397 (21.87% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:76425 (78.13% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное21858 (28.60%)
          Прилагательное8163 (10.68%)
          Глагол18233 (23.86%)
          Местоимение-существительное8275 (10.83%)
          Местоименное прилагательное4759 (6.23%)
          Местоимение-предикатив13 (0.02%)
          Числительное (количественное)1049 (1.37%)
          Числительное (порядковое)189 (0.25%)
          Наречие5210 (6.82%)
          Предикатив949 (1.24%)
          Предлог9829 (12.86%)
          Союз6719 (8.79%)
          Междометие1661 (2.17%)
          Вводное слово310 (0.41%)
          Частица5299 (6.93%)
          Причастие1527 (2.00%)
          Деепричастие243 (0.32%)
Служебных слов:37108 (48.55%)

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
Существительное3413388.87.8.011.2.4211126275.7.54115.6.71
Прилагательное477.3132.99.01.36.062.2946.11.182.61.6.28
Глагол3419201614.042.4.2512243163.7.57113.4.35
Местоимение-существительное8.97.3403.62.5.011.066.91.37.33.9.47.649.1.54.10
Местоименное прилагательное256.37.61.91.4.00.37.061.6.543.31.5.33.062.7.46.06
Местоимение-предикатив.01.00.10.01.00.00.00.00.00.00.00.01.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.811.2.45.24.00.11.00.23.051.7.69.10.01.64.19.01
Числительное (порядковое)1.6.00.18.06.00.00.00.00.01.01.02.08.00.00.10.06.00
Наречие4.64.3187.91.5.02.51.053.5.775.23.7.87.124.7.95.14
Предикатив.76.643.4.92.31.00.11.00.56.22.68.89.17.04.86.08.00
Предлог61152.11315.012.5.94.51.17.12.69.08.00.421.9.11
Союз106.820124.2.01.75.076.3.915.42.81.2161.2.08
Междометие4.61.1.975.11.5.02.17.001.4.161.3.97.17.021.25.04
Вводное слово.31.25.65.62.18.00.02.00.23.06.16.52.08.00.31.01.00
Частица54.4255.92.5.001.7.023.703.43.7.58.244.5.94.19
Причастие6.71.7.70.48.48.00.07.041.2.144.3.71.29.01.27.14.01
Деепричастие.28.13.19.18.12.00.02.00.11.02.86.33.04.02.35.02.00

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
Существительное12172022242425262626
Прилагательное7.27.27.47.88.38.48.988.89.5
Глагол14302523201918181818
Местоимение-существительное19139.897.97.46.67.15.96.2
Местоименное прилагательное4.34.64.44.64.75.15.24.85.65.6
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.21.41.21.11.11.3111.11
Числительное (порядковое).30.20.20.20.20.20.10.30.30.20
Наречие9.375.84.74.95.14.95.24.75.1
Предикатив2.811.11.1.801.70.80.60.70
Предлог8.56.21011111111121211
Союз8.83.75.76.88.18.98.277.87.1
Междометие4.5.8011.41.62.121.81.52
Вводное слово.90.60.50.20.20.20.10.20.20.10
Частица6.37.16.25.45.155.35.35.45
Причастие.70.601.11.41.71.51.81.82.12
Деепричастие.70.10.20.10.20.20.30.30.10.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая115.70
          .    точка83.16
          -    тире36.18
          !    восклицательный знак3.11
          ?    вопросительный знак9.53
          ...    многоточие3.56
          !..    воскл. знак с многоточием0.01
          ?..    вопр. знак с многоточием0.02
          !!!    тройной воскл. знак0.04
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.35
          "    кавычка2.27
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие0.74
          ;    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. Вадим Арчер
 54
2. Елена Жаринова
 38
3. Олег Синицын
 38
4. Виктор Глебов
 38
5. Галина Романова
 38
6. Кирилл Бенедиктов
 38
7. Диана Удовиченко
 38
8. Кирилл Алейников
 38
9. Александр Зорич
 37
10. Антон Орлов
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх