fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Замок крови
Автор: Елена Хаецкая
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:110747
Слов в произведении (СВП):16317
Приблизительно страниц:56
Средняя длина слова, знаков:5.19
Средняя длина предложения (СДП), знаков:56.35
СДП авторского текста, знаков:70.72
СДП диалога, знаков:42.38
Доля диалогов в тексте:38.28%
Доля авторского текста в диалогах:10.51%
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:3559
Активный словарный запас (АСЗ):3488
Активный несловарный запас (АНСЗ):71
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1167.48
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2571.67 —> 9535-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:3899 (23.90% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:12418 (76.10% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное3494 (28.14%)
          Прилагательное1337 (10.77%)
          Глагол3247 (26.15%)
          Местоимение-существительное1489 (11.99%)
          Местоименное прилагательное886 (7.13%)
          Местоимение-предикатив1 (0.01%)
          Числительное (количественное)182 (1.47%)
          Числительное (порядковое)24 (0.19%)
          Наречие880 (7.09%)
          Предикатив179 (1.44%)
          Предлог1336 (10.76%)
          Союз1304 (10.50%)
          Междометие234 (1.88%)
          Вводное слово33 (0.27%)
          Частица1018 (8.20%)
          Причастие221 (1.78%)
          Деепричастие45 (0.36%)
Служебных слов:6346 (51.10%)

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
Существительное2513408.911.002.369.21.722283.9.29114.1.87
Прилагательное438.61221.2.00.22.002.1.512.46.8.65.152.81.5.29
Глагол4216241515.072.3.29132.534152.8.44113.3.65
Местоимение-существительное9.79.4425.43.9.001.1.006.81.15.64.1.29.2212.58.07
Местоименное прилагательное266.79.34.31.7.00.36.072.312.52.44.073.3.36.07
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)6.581.1.65.15.00.15.00.22.001.3.80.00.001.3.44.00
Числительное (порядковое)1.07.15.00.07.00.00.00.00.07.07.07.07.00.15.00.00
Наречие3.86.5177.71.5.00.44.072.7.654.74.5.44.074.7.73.22
Предикатив1.1.653.51.6.44.00.07.00.80.22.73.58.07.00.94.00.00
Предлог47131.71115.001.4.51.58.15.221.5.00.07.801.8.00
Союз147.124135.3.00.94.157.71.15.24.1.73.157.4.51.15
Междометие3.6.80.654.41.4.00.07.001.2.29.651.4.15.001.3.22.07
Вводное слово.15.29.65.36.15.00.22.00.07.00.07.15.07.00.07.00.00
Частица6.34.2305.92.6.001.6.073.3.943.35.1.73.077.73.00
Причастие7.71.2.65.22.29.00.07.00.22.152.71.2.22.07.00.29.00
Деепричастие.44.15.22.15.00.00.00.00.07.071.4.15.07.00.44.00.00

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
Существительное12172020222526232527
Прилагательное5.16.16.48.4107.67.79.61211
Глагол15272822212017201920
Местоимение-существительное2014109.27.86.67.45.96.54.8
Местоименное прилагательное3.15.95.65.55.57.46.965.25.8
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.10.00.00
Числительное (колич-ое)1.71.3.901.91.11.21.11.1.70.60
Числительное (порядковое).20.10.10.10.20.20.30.10.30.20
Наречие8.86.75.15.33.55.25.85.35.44
Предикатив1.81.511.2.90.501.801.11.1
Предлог6.64.75.99.211109.48.89.88.5
Союз136.46.77.87.67.57.39.67.68.9
Междометие4.6.70111.51.811.3.40.60
Вводное слово.50.10.30.30.20.10.40.20.10.00
Частица68.38.16.96.25.26.35.56.16.1
Причастие.70.8011.41.61.51.51.11.51.6
Деепричастие.60.20.30.10.20.30.101.10.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая116.87
          .    точка97.20
          -    тире34.99
          !    восклицательный знак7.97
          ?    вопросительный знак11.15
          ...    многоточие4.29
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.00
          "    кавычка5.45
          ()    скобки0.31
          :    двоеточие3.31
          ;    точка с запятой0.98




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. Елена Хаецкая
 34
2. Олег Рой
 32
3. Андрей Смирнов
 32
4. Денис Чекалов
 32
5. Александр Рудазов
 32
6. Галина Романова
 31
7. Владислав Выставной
 31
8. Наталия Ипатова
 31
9. Алексей Бессонов
 31
10. Сергей Костин
 31
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх