fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Солнце цвета стали
Автор: Дмитрий Казаков
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:642898
Слов в произведении (СВП):91318
Приблизительно страниц:326
Средняя длина слова, знаков:5.39
Средняя длина предложения (СДП), знаков:56.57
СДП авторского текста, знаков:77.51
СДП диалога, знаков:45.11
Доля диалогов в тексте:51.73%
Доля авторского текста в диалогах:7.25%
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:10280
Активный словарный запас (АСЗ):9600
Активный несловарный запас (АНСЗ):680
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1328.24
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3041.14 —> 3045-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:19593 (21.46% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:71725 (78.54% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное22875 (31.89%)
          Прилагательное8543 (11.91%)
          Глагол17750 (24.75%)
          Местоимение-существительное5650 (7.88%)
          Местоименное прилагательное3686 (5.14%)
          Местоимение-предикатив4 (0.01%)
          Числительное (количественное)813 (1.13%)
          Числительное (порядковое)164 (0.23%)
          Наречие4012 (5.59%)
          Предикатив580 (0.81%)
          Предлог9149 (12.76%)
          Союз6422 (8.95%)
          Междометие1117 (1.56%)
          Вводное слово119 (0.17%)
          Частица4655 (6.49%)
          Причастие1962 (2.74%)
          Деепричастие309 (0.43%)
Служебных слов:31111 (43.38%)

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
Существительное432059710.011.7.3310.9927233.3.16117.7.71
Прилагательное548.2171.51.01.17.011.5.255.16.9.97.092.32.4.27
Глагол412121128.012.1.47101.139152.7.36114.9.55
Местоимение-существительное9.56.4234.62.5.01.57.124.6.775.23.3.48.288.57.17
Местоименное прилагательное194.892.2.97.00.31.041.4.392.31.9.09.032.7.45.19
Местоимение-предикатив.01.00.04.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.3.81.99.25.15.00.13.01.24.051.7.67.07.01.48.05.00
Числительное (порядковое)1.1.07.39.03.03.00.00.00.03.00.08.15.00.00.16.01.01
Наречие3.95.4163.61.2.00.40.032.7.4743.45.094.11.1.12
Предикатив.67.242.2.55.19.00.05.00.23.04.55.63.08.01.37.05.00
Предлог67162.51114.001.9.53.77.17.16.52.12.00.793.3.07
Союз158.3169.13.5.00.75.166.8884.5.80.1761.5.25
Междометие4.851.23.1.91.00.11.07.77.05.89.72.08.00.75.17.04
Вводное слово.15.03.27.15.04.00.04.00.12.03.01.24.04.01.19.03.00
Частица5.93.6244.61.7.001.2.002.9.5746.1.48.124.73.20
Причастие112.7.93.52.55.00.08.00.89.096.4.85.24.00.53.20.03
Деепричастие.57.20.31.24.01.00.03.00.07.002.13.04.00.27.04.01

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
Существительное16222325282929283030
Прилагательное8.68.288.9101010111110
Глагол21242423201918181818
Местоимение-существительное10118.16.65.64.94.94.74.54
Местоименное прилагательное2.74.74.64.34.844.64.83.94.4
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).80.90.901.90.90.80.801.11
Числительное (порядковое).20.20.20.10.10.30.20.30.10.20
Наречие6.25.65.14.2444.14.34.23.6
Предикатив1.3.80.50.60.40.50.50.70.50.40
Предлог9.67.99.711101111121111
Союз116.466.86.87.17.36.97.47.7
Междометие3.2.801.11.11.21.41.21.2.90.80
Вводное слово.20.10.10.10.20.10.10.10.20.20
Частица6.26.35.75.154.75.55.14.64.9
Причастие1.71.41.62.12.12.42.82.52.42.6
Деепричастие.80.30.60.40.30.30.20.20.10.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая125.64
          .    точка78.06
          -    тире52.16
          !    восклицательный знак22.35
          ?    вопросительный знак10.56
          ...    многоточие8.96
          !..    воскл. знак с многоточием1.04
          ?..    вопр. знак с многоточием0.28
          !!!    тройной воскл. знак0.21
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.21
          "    кавычка1.18
          ()    скобки0.22
          :    двоеточие1.97
          ;    точка с запятой0.53




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
 48
2. Сергей Волков
 39
3. Тимур Туров
 39
4. Диана Удовиченко
 39
5. Максим Хорсун
 39
6. Анна Гурова
 39
7. Владислав Русанов
 38
8. Андрей Ерпылев
 38
9. Игорь Недозор
 38
10. Екатерина Фёдорова
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх