fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Маг без магии
Автор: Дмитрий Казаков
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:637211
Слов в произведении (СВП):90956
Приблизительно страниц:325
Средняя длина слова, знаков:5.4
Средняя длина предложения (СДП), знаков:61.02
СДП авторского текста, знаков:72.6
СДП диалога, знаков:44.48
Доля диалогов в тексте:30.15%
Доля авторского текста в диалогах:14.09%
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:9391
Активный словарный запас (АСЗ):9086
Активный несловарный запас (АНСЗ):305
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1273.76
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2853.98 —> 5534-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:19596 (21.54% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:71360 (78.46% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное23145 (32.43%)
          Прилагательное9407 (13.18%)
          Глагол17967 (25.18%)
          Местоимение-существительное5542 (7.77%)
          Местоименное прилагательное3454 (4.84%)
          Местоимение-предикатив10 (0.01%)
          Числительное (количественное)888 (1.24%)
          Числительное (порядковое)167 (0.23%)
          Наречие4162 (5.83%)
          Предикатив526 (0.74%)
          Предлог9187 (12.87%)
          Союз6521 (9.14%)
          Междометие1228 (1.72%)
          Вводное слово101 (0.14%)
          Частица4402 (6.17%)
          Причастие1780 (2.49%)
          Деепричастие279 (0.39%)
Служебных слов:30724 (43.05%)

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
Существительное3821596.99.7.001.5.259.4.7426264.2.14117.8.71
Прилагательное5610161.51.2.01.18.091.7.375.89.61.042.91.9.36
Глагол442622127.7.012.2.31111.139173.37104.1.69
Местоимение-существительное7.46273.11.8.01.72.014.3.654.12.6.35.147.5.70.13
Местоименное прилагательное174.49.321.00.18.031.2.3221.8.19.012.2.37.08
Местоимение-предикатив.03.00.06.01.00.00.00.00.00.00.00.01.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.6.871.2.12.34.00.31.01.14.051.6.74.06.03.31.25.00
Числительное (порядковое).89.09.32.03.00.00.03.01.03.00.10.22.00.01.22.00.01
Наречие45.6174.84.04.40.063.3.344.23.31.013.4.85.13
Предикатив.62.321.6.48.09.00.03.00.27.04.47.39.05.01.40.03.01
Предлог65182.31012.002.2.58.79.14.17.87.06.00.583.2.05
Союз169168.63.2.00.76.105.8.588.63.6.88.195.61.4.28
Междометие4.61.51.32.71.1.00.08.04.96.08.85.88.04.01.80.14.08
Вводное слово.09.13.27.13.01.00.01.00.08.00.10.22.00.01.14.01.00
Частица6.23.6233.91.5.011.2.062.5.523.84.4.40.093.5.62.10
Причастие9.72.41.00.43.30.00.06.04.87.045.6.71.21.01.32.17.03
Деепричастие.47.19.27.18.08.00.00.00.10.011.6.22.01.01.21.03.00

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
Существительное18212224282829282930
Прилагательное8.78.59.311129.912121111
Глагол17282723201919181818
Местоимение-существительное12107.16.24.95.14.34.14.84.3
Местоименное прилагательное2.84.54.14.13.64.23.8444
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.21.1.901.21.21.90.90.901
Числительное (порядковое).40.30.20.10.20.10.20.20.10.10
Наречие85.64.73.84.14.344.34.24.3
Предикатив1.4.60.70.50.40.60.40.50.50.40
Предлог117.31011111110111010
Союз8.65.45.777.58.68.88.58.37.8
Междометие4.1.50.901.31.11.41.41.21.41.1
Вводное слово.20.20.10.10.10.10.10.20.10.10
Частица5.55.85.554.854.24.84.44.7
Причастие.901.21.422.22.12.22.42.52.9
Деепричастие.60.30.30.40.30.30.10.30.30.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая134.51
          .    точка88.86
          -    тире34.12
          !    восклицательный знак10.83
          ?    вопросительный знак8.73
          ...    многоточие3.56
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.07
          "    кавычка3.31
          ()    скобки0.46
          :    двоеточие2.21
          ;    точка с запятой0.08




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 Казаков
 47
2. Тимур Туров
 39
3. Диана Удовиченко
 38
4. Олег Синицын
 38
5. Кирилл Алейников
 38
6. Сергей Волков
 38
7. Максим Хорсун
 37
8. Юрий Погуляй
 37
9. Ольга Елисеева
 37
10. Игорь Конычев
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх