fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Врата Порядка
Автор: Дмитрий Казаков
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:652106
Слов в произведении (СВП):84860
Приблизительно страниц:305
Средняя длина слова, знаков:5.42
Средняя длина предложения (СДП), знаков:74.6
СДП авторского текста, знаков:99.77
СДП диалога, знаков:54.26
Доля диалогов в тексте:40.37%
Доля авторского текста в диалогах:28.79%
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:9237
Активный словарный запас (АСЗ):8406
Активный несловарный запас (АНСЗ):831
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1311.11
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2923.82 —> 4579-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:17989 (21.20% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:66871 (78.80% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное21764 (32.55%)
          Прилагательное7155 (10.70%)
          Глагол16736 (25.03%)
          Местоимение-существительное4553 (6.81%)
          Местоименное прилагательное2513 (3.76%)
          Местоимение-предикатив10 (0.01%)
          Числительное (количественное)745 (1.11%)
          Числительное (порядковое)222 (0.33%)
          Наречие3953 (5.91%)
          Предикатив494 (0.74%)
          Предлог8914 (13.33%)
          Союз6410 (9.59%)
          Междометие997 (1.49%)
          Вводное слово97 (0.15%)
          Частица4110 (6.15%)
          Причастие2282 (3.41%)
          Деепричастие213 (0.32%)
Служебных слов:27817 (41.60%)

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
Существительное4818665.95.4.001.6.3310.9328283.9.16108.5.58
Прилагательное525.9121.75.00.17.031.5.314.86.5.59.0332.5.21
Глагол442025116.3.032.3.5413.9041202.8.24125.2.49
Местоимение-существительное7.14.7213.41.9.03.55.113.3.484.42.8.38.246.7.75.10
Местоименное прилагательное142.86.51.7.61.00.10.031.251.71.7.17.041.9.34.06
Местоимение-предикатив.00.01.04.00.00.00.00.00.03.00.00.01.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.6.741.2.13.18.03.17.07.30.081.8.75.01.01.49.18.03
Числительное (порядковое)1.3.18.68.00.01.00.00.18.10.01.18.24.00.00.07.07.00
Наречие55.8154.1.81.00.57.073.5.385.12.9.40.073.91.5.14
Предикатив.38.401.4.49.17.00.03.00.30.04.38.59.14.01.28.08.01
Предлог69172.31112.001.9.82.72.17.13.76.07.01.985.7.10
Союз169.1198.12.7.01.74.276.5.7194.6.57.215.62.5.33
Междометие3.9.991.42.83.00.08.01.76.11.93.82.04.00.71.35.07
Вводное слово.14.08.23.14.01.00.01.00.04.01.08.25.03.00.17.00.01
Частица6.23.7232.81.2.001.1.042.7.683.75.5.48.133.71.3.08
Причастие132.21.2.62.21.00.11.071.4.069.1.66.37.03.57.54.03
Деепричастие.37.13.28.08.07.00.03.01.06.001.2.13.04.01.34.04.00

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
Существительное18212325272628302828
Прилагательное7.26.27.18.38.498.88.49.310
Глагол19282623222120192018
Местоимение-существительное101086.154.63.74.23.94.1
Местоименное прилагательное23.33.23.73.33.43.53.43.13.4
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.10.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).801.801.1.901.1.9011.80
Числительное (порядковое).40.40.30.10.20.30.20.20.30.40
Наречие85.55.34.74.44.744.14.44.3
Предикатив1.6.90.70.60.40.60.40.40.30.20
Предлог9.691111111211111311
Союз105.56.577.98.39.48.98.28.7
Междометие3.4.60.901.21.11.41.31.3.901.3
Вводное слово.20.20.20.10.20.10.00.10.10.00
Частица5.66.45.45.45.65.14.94.74.35.1
Причастие21.71.92.22.32.82.92.73.53.5
Деепричастие.50.30.30.20.30.20.40.40.10.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая168.36
          .    точка78.33
          -    тире47.20
          !    восклицательный знак4.69
          ?    вопросительный знак10.62
          ...    многоточие9.98
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.01
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.00
          "    кавычка4.51
          ()    скобки0.04
          :    двоеточие1.00
          ;    точка с запятой0.05




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. Тимур Туров
 39
3. Сергей Волков
 37
4. Сергей Джевага
 36
5. Игорь Конычев
 36
6. Олег Синицын
 36
7. Андрей Фролов
 35
8. Роман Афанасьев
 35
9. Максим Хорсун
 35
10. Диана Удовиченко
 35
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх