fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Тень мессии
Автор: Иван Кузнецов
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:576355
Слов в произведении (СВП):80243
Приблизительно страниц:309
Средняя длина слова, знаков:5.82
Средняя длина предложения (СДП), знаков:58.46
СДП авторского текста, знаков:63.58
СДП диалога, знаков:45.33
Доля диалогов в тексте:21.8%
Доля авторского текста в диалогах:4.39%
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:10943
Активный словарный запас (АСЗ):10038
Активный несловарный запас (АНСЗ):905
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1406.90
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3256.94 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:15588 (19.43% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:64655 (80.57% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное22036 (34.08%)
          Прилагательное8439 (13.05%)
          Глагол14437 (22.33%)
          Местоимение-существительное4299 (6.65%)
          Местоименное прилагательное2132 (3.30%)
          Местоимение-предикатив8 (0.01%)
          Числительное (количественное)1039 (1.61%)
          Числительное (порядковое)252 (0.39%)
          Наречие3423 (5.29%)
          Предикатив613 (0.95%)
          Предлог8350 (12.91%)
          Союз5333 (8.25%)
          Междометие917 (1.42%)
          Вводное слово169 (0.26%)
          Частица4428 (6.85%)
          Причастие1990 (3.08%)
          Деепричастие242 (0.37%)
Служебных слов:25878 (40.02%)

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
Существительное5523559.74.8.012.55121.731223.5.37149.7.63
Прилагательное6411141.7.91.01.60.061.5.394.75.31.1.092.32.1.33
Глагол4323237.84.5.032.1.378.61.139132.3.139.54.4.43
Местоимение-существительное5.75.4271.9.95.00.33.094.5.513.82.7.10.137.2.34.09
Местоименное прилагательное142.73.51.3.48.00.21.04.60.431.51.8.09.032.3.46.00
Местоимение-предикатив.00.00.03.00.00.00.00.00.00.00.00.01.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)6.71.31.4.24.15.01.67.09.19.121.5.55.07.01.40.13.03
Числительное (порядковое)2.1.25.19.00.00.00.06.03.04.00.15.19.01.00.15.03.03
Наречие46143.6.72.03.54.032.3.523.52.8.37.094.11.1.12
Предикатив1.1.371.9.46.31.00.07.01.28.10.51.63.21.04.64.12.04
Предлог63204.56.812.002.81.2.76.13.121.5.04.00.704.7.12
Союз138176.81.8.00.98.136.3.647.24.8.42.336.91.5.15
Междометие3.61.21.12.1.75.00.07.04.78.101.2.98.07.04.91.25.01
Вводное слово.31.13.63.36.06.00.00.01.03.03.30.07.03.01.28.00.00
Частица6.15.8272.71.2.002.4.062.8.644.14.8.30.124.21.4.12
Причастие122.71.2.67.33.00.12.01.89.096.9.98.18.07.45.37.09
Деепричастие.42.15.37.13.03.00.00.00.10.011.5.19.01.00.37.09.01

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
Существительное19242728293031293231
Прилагательное9.99.69.810111211121212
Глагол12232221201918181718
Местоимение-существительное126.55.75.74.93.84.13.43.63.8
Местоименное прилагательное1.93.63.12.72.62.52.33.12.62.5
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.71.71.21.21.41.21.211.41.2
Числительное (порядковое).70.40.40.30.20.30.20.30.10.20
Наречие6.25.94.23.83.73.83.64.14.13.6
Предикатив1.7.601.90.80.80.50.50.30.50
Предлог109.31111111012121111
Союз116.35.46.26.76.76.76.36.46.9
Междометие3.3.60.70.90.9011.11.21.4.90
Вводное слово.70.20.20.10.10.20.10.10.10.10
Частица76.26.25.25.45.45.35.65.35
Причастие1.51.92.32.52.732.93.12.93
Деепричастие1.20.20.30.20.20.20.30.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая96.99
          .    точка105.07
          -    тире25.16
          !    восклицательный знак2.12
          ?    вопросительный знак8.11
          ...    многоточие9.38
          !..    воскл. знак с многоточием0.02
          ?..    вопр. знак с многоточием0.45
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.91
          "    кавычка3.17
          ()    скобки0.12
          :    двоеточие3.05
          ;    точка с запятой0.27




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. Иван Кузнецов
 56
2. Сергей Вольнов
 38
3. Алекс Каменев
 38
4. Виктор Точинов
 38
5. Виталий Зыков
 37
6. Сергей Тармашев
 37
7. Сергей Зайцев
 37
8. Андрей Мартьянов
 37
9. Вячеслав Шалыгин
 37
10. Владимир Брайт
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх