fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Фиолетовый меч
Автор: Дмитрий Морозов
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:584952
Слов в произведении (СВП):86474
Приблизительно страниц:312
Средняя длина слова, знаков:5.45
Средняя длина предложения (СДП), знаков:80.42
СДП авторского текста, знаков:106.8
СДП диалога, знаков:63.63
Доля диалогов в тексте:48.45%
Доля авторского текста в диалогах:0.22%
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:9932
Активный словарный запас (АСЗ):9595
Активный несловарный запас (АНСЗ):337
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1247.83
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2881.28 —> 5174-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:18915 (21.87% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:67559 (78.13% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное22250 (32.93%)
          Прилагательное9262 (13.71%)
          Глагол15598 (23.09%)
          Местоимение-существительное6282 (9.30%)
          Местоименное прилагательное3926 (5.81%)
          Местоимение-предикатив5 (0.01%)
          Числительное (количественное)821 (1.22%)
          Числительное (порядковое)114 (0.17%)
          Наречие3801 (5.63%)
          Предикатив583 (0.86%)
          Предлог7713 (11.42%)
          Союз6599 (9.77%)
          Междометие1412 (2.09%)
          Вводное слово157 (0.23%)
          Частица4680 (6.93%)
          Причастие2134 (3.16%)
          Деепричастие274 (0.41%)
Служебных слов:31048 (45.96%)

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
Существительное4523529.79.8.011.3.2110124285.7.24129.9.89
Прилагательное587.6172.61.3.00.31.061.9.275.48.51.6.032.53.41
Глагол3620241210.001.9.269.3133143.3.228.83.8.69
Местоимение-существительное9.68.6264.12.5.00.87.054.8.625.33.6.48.219.1.80.14
Местоименное прилагательное226.55.92.81.3.00.15.101.3.402.22.1.36.032.5.57.03
Местоимение-предикатив.00.01.03.01.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.01.00.00
Числительное (колич-ое)41.3.99.31.30.00.13.03.19.051.5.80.03.01.22.15.03
Числительное (порядковое).62.06.10.09.05.00.03.00.04.04.04.13.01.00.06.03.00
Наречие3.96.8144.61.2.00.50.012.6.442.93.3.69.013.41.3.26
Предикатив.62.491.7.83.28.01.05.00.32.14.44.65.12.03.50.06.00
Предлог49151.81113.012.40.98.04.15.85.04.00.503.2.05
Союз1410189.23.6.00.69.085.5.586.24.90.3681.7.24
Междометие4.421.24.31.1.00.12.011.1.12.721.1.13.00.89.40.08
Вводное слово.32.15.30.37.03.00.01.00.08.08.17.12.05.00.21.05.01
Частица64.6244.31.2.001.4.042.8.763.24.6.68.224.11.15
Причастие102.51.71.11.00.12.03.68.125.91.2.36.01.51.31.04
Деепричастие.60.36.36.12.08.00.01.00.12.031.1.21.04.00.26.14.00

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
Существительное22182123252728282828
Прилагательное109.69.79.7111011111110
Глагол10242523201918181817
Местоимение-существительное1511987.16.36.46.35.25.8
Местоименное прилагательное3.24.54.44.64.54.64.54.55.14.8
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.11.90.901.2.901.1.9011.2
Числительное (порядковое).20.20.20.10.20.10.10.20.10.20
Наречие6.76.94.643.73.93.83.64.13.9
Предикатив2.901.80.70.50.60.50.70.40
Предлог5.86.37.19.99.99.59.19.79.610
Союз126.75.877.37.37.17.47.48
Междометие41.11.11.41.61.92.11.91.41.6
Вводное слово.70.40.20.10.10.10.20.10.10.10
Частица6.87.67.45.35.25.254.94.95.3
Причастие.601.11.9222.42.92.432.8
Деепричастие.50.20.20.20.30.30.30.30.40.40

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая112.75
          .    точка58.11
          -    тире38.99
          !    восклицательный знак9.67
          ?    вопросительный знак9.56
          ...    многоточие8.62
          !..    воскл. знак с многоточием0.01
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.05
          "    кавычка2.74
          ()    скобки0.15
          :    двоеточие2.90
          ;    точка с запятой1.67




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. Дмитрий Морозов
 57
2. Диана Удовиченко
 39
3. Виталий Зыков
 39
4. Павел Марушкин
 39
5. Илья Крымов
 39
6. Дмитрий Воронин
 38
7. Денис Чекалов
 38
8. Кирилл Алейников
 38
9. Сергей Вольнов
 38
10. Юлия Фирсанова
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх