fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Арес
Автор: Даниил Аксёнов
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:610409
Слов в произведении (СВП):88603
Приблизительно страниц:311
Средняя длина слова, знаков:5.3
Средняя длина предложения (СДП), знаков:54.86
СДП авторского текста, знаков:72.46
СДП диалога, знаков:39.26
Доля диалогов в тексте:38.08%
Доля авторского текста в диалогах:9.98%
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:9134
Активный словарный запас (АСЗ):8604
Активный несловарный запас (АНСЗ):530
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1145.37
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2582.80 —> 9414-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:22893 (25.84% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:65710 (74.16% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное20545 (31.27%)
          Прилагательное7217 (10.98%)
          Глагол16860 (25.66%)
          Местоимение-существительное6025 (9.17%)
          Местоименное прилагательное4188 (6.37%)
          Местоимение-предикатив9 (0.01%)
          Числительное (количественное)937 (1.43%)
          Числительное (порядковое)187 (0.28%)
          Наречие4430 (6.74%)
          Предикатив811 (1.23%)
          Предлог7487 (11.39%)
          Союз7531 (11.46%)
          Междометие1820 (2.77%)
          Вводное слово278 (0.42%)
          Частица6431 (9.79%)
          Причастие1100 (1.67%)
          Деепричастие227 (0.35%)
Служебных слов:33996 (51.74%)

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
Существительное3814476.17.8.001.4.32101.424255.6.62165.2.51
Прилагательное445161.61.1.00.49.012.2.143.35.11.2.122.71.2.15
Глагол3818231011.072.7.26111.333194.1.69122.6.30
Местоимение-существительное7.76.4264.82.5.00.61.075.824.24.6.62.4611.46.05
Местоименное прилагательное2666.81.61.4.00.24.191.8.471.71.8.34.084.51.07
Местоимение-предикатив.01.00.05.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.81.11.6.35.22.01.19.03.31.011.2.85.15.00.54.08.03
Числительное (порядковое)1.4.12.28.04.01.00.01.05.08.01.14.15.01.00.09.03.00
Наречие4.56.9174.41.7.00.46.072.6.613.73.8.62.085.7.69.08
Предикатив.89.582.4.62.35.00.08.00.39.14.451.3.15.01.80.03.01
Предлог50132.41016.001.9.70.54.12.081.1.05.03.951.5.03
Союз176.921124.4.011.3.306.71.47.36.21.2.359.7.74.23
Междометие6.41.91.94.81.4.00.11.051.2.231.11.9.28.041.2.23.05
Вводное слово.32.26.77.36.16.00.01.00.16.04.23.53.08.01.41.00.01
Частица8.75345.92.5.001.5.0851.44.67.2.62.226.7.69.18
Причастие4.91.4.66.32.41.00.05.08.69.033.62.24.01.35.14.00
Деепричастие.38.20.26.15.05.00.00.00.08.09.91.22.03.01.54.01.01

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
Существительное16202124262726262627
Прилагательное6.37.57.788.79.38.78.59.49
Глагол12222623212020191918
Местоимение-существительное13107.76.75.95.35.35.55.54.4
Местоименное прилагательное3.954.25.34.84.94.74.64.96.3
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)111.11.31.21.41.11.11.11
Числительное (порядковое).20.20.20.20.20.20.30.20.20.10
Наречие7.16.65.64.54.24.54.54.74.74.7
Предикатив1.91.21.11.80.70.70.60.70.50
Предлог7.25.689.18.98.99.39.99.69.2
Союз158.977.37.68.488.18.78.3
Междометие6.41.901.21.61.82.22.31.92.1
Вводное слово.70.50.40.40.30.20.20.20.20.20
Частица8.39.88.37.27.16.777.56.77.5
Причастие.30.701.11.31.31.31.61.21.51.3
Деепричастие.90.10.20.10.20.20.20.20.10.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая122.34
          .    точка96.51
          -    тире27.54
          !    восклицательный знак8.58
          ?    вопросительный знак14.99
          ...    многоточие4.82
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.01
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.20
          "    кавычка7.10
          ()    скобки0.08
          :    двоеточие2.45
          ;    точка с запятой0.01




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. Даниил Аксёнов
 55
2. Алексей Верт
 41
3. Елизавета Шумская
 41
4. Сергей Недоруб
 41
5. Вера Ковальчук
 41
6. Сергей Садов
 40
7. Игорь Шенгальц
 40
8. Александр Дихнов
 40
9. Олег Рой
 40
10. Андрей Смирнов
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх