fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Лёд и алмаз
Автор: Роман Глушков
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:596396
Слов в произведении (СВП):87900
Приблизительно страниц:314
Средняя длина слова, знаков:5.4
Средняя длина предложения (СДП), знаков:87.98
СДП авторского текста, знаков:98.7
СДП диалога, знаков:65.73
Доля диалогов в тексте:24.37%
Доля авторского текста в диалогах:8.03%
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:11030
Активный словарный запас (АСЗ):10471
Активный несловарный запас (АНСЗ):559
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1287.11
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3042.72 —> 3017-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:20423 (23.23% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:67477 (76.77% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное20106 (29.80%)
          Прилагательное7789 (11.54%)
          Глагол14334 (21.24%)
          Местоимение-существительное6740 (9.99%)
          Местоименное прилагательное4456 (6.60%)
          Местоимение-предикатив7 (0.01%)
          Числительное (количественное)822 (1.22%)
          Числительное (порядковое)145 (0.21%)
          Наречие4520 (6.70%)
          Предикатив710 (1.05%)
          Предлог9310 (13.80%)
          Союз7678 (11.38%)
          Междометие1474 (2.18%)
          Вводное слово189 (0.28%)
          Частица5935 (8.80%)
          Причастие1844 (2.73%)
          Деепричастие307 (0.45%)
Служебных слов:36096 (53.49%)

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
Существительное3716371111.011.4.24101.228274.4.46144.6.64
Прилагательное506.9112.21.2.01.41.051.8.644.26.1.96.043.51.7.24
Глагол281417148.5.041.3.19111.135143.22114.32
Местоимение-существительное107.6253.62.8.00.73.086.6.929.65.2.80.229.1.90.27
Местоименное прилагательное248.55.23.91.5.00.41.081.7.622.81.7.25.093.51.2.06
Местоимение-предикатив.00.00.03.03.01.00.00.00.00.00.00.01.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.41.5.71.42.38.00.28.05.23.05.96.76.06.01.60.25.06
Числительное (порядковое).89.09.17.06.08.00.00.00.03.00.10.10.01.00.10.09.00
Наречие4.56.5154.81.8.00.47.003.1.6464.1.50.115.61.2.13
Предикатив.62.511.8.70.41.00.15.00.36.09.64.62.14.031.09.03
Предлог55153.51617.001.8.46.83.22.101.3.03.00.933.9.15
Союз128.522104.3.00.74.328.8.838.56.1.98.419.61.9.41
Междометие4.961.43.71.3.00.08.001.101.32.2.13.041.4.43.15
Вводное слово.22.19.52.32.09.00.03.00.19.03.15.23.03.01.28.04.00
Частица6.65.4285.21.9.001.7.043.8.925.47.2.52.325.61.4.20
Причастие7.81.4.602.2.57.00.05.00.99.176.4.84.36.01.42.27.05
Деепричастие.42.18.43.11.09.00.00.00.10.051.5.28.03.00.46.08.01

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
Существительное10162123232424262425
Прилагательное6.178.27.99.299.49.19.49.1
Глагол13141819191918181718
Местоимение-существительное8.212109.68.67.96.96.677
Местоименное прилагательное3.65.65.75.554.95.54.55.34.5
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.90.70.80.701.90.9011.1
Числительное (порядковое).40.20.10.20.20.10.10.10.20.10
Наречие77.55.15.35.755554.7
Предикатив1.71.80.901.80.90.80.70.50
Предлог7.7101010101011111111
Союз22137.77.66.97.67.8888.7
Междометие7.411.51.41.31.41.31.41.81.4
Вводное слово.50.30.20.30.10.20.10.10.30.30
Частица8.8108.46.96.56.67.26.66.86.6
Причастие1.51.721.92.32.22.22.12.52.2
Деепричастие1.3.40.40.30.40.30.30.10.20.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая108.26
          .    точка59.93
          -    тире18.29
          !    восклицательный знак7.72
          ?    вопросительный знак5.62
          ...    многоточие3.85
          !..    воскл. знак с многоточием0.77
          ?..    вопр. знак с многоточием0.38
          !!!    тройной воскл. знак0.11
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.30
          "    кавычка16.17
          ()    скобки0.27
          :    двоеточие3.96
          ;    точка с запятой0.16




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. Роман Глушков
 59
2. Сергей Вольнов
 45
3. Мария Симонова
 41
4. Андрей Уланов
 40
5. Александр Зорич
 40
6. Владимир Мясоедов
 40
7. Кайл Иторр
 40
8. Андрей Ерпылев
 40
9. Вячеслав Шалыгин
 40
10. Денис Юрин
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх