fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Чужие игры: Столкновение
Автор: Вадим Панов
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:601310
Слов в произведении (СВП):80375
Приблизительно страниц:289
Средняя длина слова, знаков:5.42
Средняя длина предложения (СДП), знаков:56.98
СДП авторского текста, знаков:99.49
СДП диалога, знаков:44.77
Доля диалогов в тексте:61.14%
Доля авторского текста в диалогах:13.05%
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:7391
Активный словарный запас (АСЗ):7168
Активный несловарный запас (АНСЗ):223
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1112.87
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2434.73 —> 10839-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:17878 (22.24% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:62497 (77.76% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное18909 (30.26%)
          Прилагательное6237 (9.98%)
          Глагол16447 (26.32%)
          Местоимение-существительное7222 (11.56%)
          Местоименное прилагательное2816 (4.51%)
          Местоимение-предикатив8 (0.01%)
          Числительное (количественное)668 (1.07%)
          Числительное (порядковое)359 (0.57%)
          Наречие3408 (5.45%)
          Предикатив812 (1.30%)
          Предлог6906 (11.05%)
          Союз6738 (10.78%)
          Междометие1648 (2.64%)
          Вводное слово153 (0.24%)
          Частица4559 (7.29%)
          Причастие1075 (1.72%)
          Деепричастие173 (0.28%)
Служебных слов:30223 (48.36%)

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
Существительное41154696.5.00.97.7881.224286.8.15123.3.58
Прилагательное395181.91.01.42.091.7.273.45.61.5.031.81.15
Глагол511725148.2.061.51.17.41.637215.249.14.4.57
Местоимение-существительное109.1426.22.6.01.75.156.11.26.23.2.52.4213.87.09
Местоименное прилагательное194.16.51.8.79.00.22.04.73.821.61.8.28.092.5.31.03
Местоимение-предикатив.00.00.06.00.00.00.00.00.00.00.00.01.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.8.60.93.19.24.00.34.01.15.06.63.52.16.00.43.09.00
Числительное (порядковое)2.25.96.13.04.00.01.00.13.03.18.31.06.00.21.01.00
Наречие3.55.5155.9.78.00.34.151.8.582.84.2.55.033.94.04
Предикатив1.3.452.31.2.34.00.07.01.34.12.37.49.07.031.2.07.01
Предлог54122.11213.001.81.3.57.07.121.6.06.00.572.3.09
Союз157.722152.9.00.70.547.21.38.14.11.2.397.21.2.25
Междометие6.812.65.51.3.00.09.101.3.101.21.5.13.061.5.21.01
Вводное слово.28.12.31.42.03.00.00.00.12.03.10.40.07.00.13.01.01
Частица6.54324.61.4.01.99.042.5.753.44.3.61.214.52.15
Причастие6.93.75.39.34.00.03.03.39.073.1.94.22.01.36.10.03
Деепричастие.16.06.52.07.00.00.01.01.03.001.2.10.01.00.25.00.00

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
Существительное15192225263026282726
Прилагательное6.17.17.488.67.69.48.87.68.5
Глагол14282723222019202021
Местоимение-существительное1913108.47.56.87.26.96.75.8
Местоименное прилагательное1.73.83.83.53.64.14.143.64.2
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.1.701.80.901.60.70.70.70
Числительное (порядковое).70.50.40.60.50.30.50.50.30.40
Наречие7.75.93.53.83.23.43.63.44.23.9
Предикатив2.61.31.2.90.80.70.80.60.70.50
Предлог6.35.97.79.7109.5109.91011
Союз145.76.97.178.18.48.398.8
Междометие4.5.901.51.82.12.32.822.21.9
Вводное слово.40.30.20.10.30.20.10.10.10.20
Частица6.57.86.15.85.75.35.15.75.34.9
Причастие.40.8011.31.41.61.81.41.62.1
Деепричастие.30.20.20.30.30.10.20.10.30.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая136.26
          .    точка90.00
          -    тире56.77
          !    восклицательный знак5.85
          ?    вопросительный знак24.25
          ...    многоточие7.93
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.57
          "    кавычка13.84
          ()    скобки0.04
          :    двоеточие11.40
          ;    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 Панов
 47
2. Роман Папсуев
 36
3. Дмитрий Дашко
 36
4. Ольга Пашнина
 36
5. Виктор Глебов
 36
6. Наталья Косухина
 36
7. Сергей Ковалёв
 36
8. Олег Рой
 36
9. Олег Авраменко
 36
10. Сергей Садов
 35
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх