fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Тень императора
Автор: Дмитрий Распопов
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:468789
Слов в произведении (СВП):67453
Приблизительно страниц:222
Средняя длина слова, знаков:4.97
Средняя длина предложения (СДП), знаков:92.42
СДП авторского текста, знаков:105.31
СДП диалога, знаков:78.57
Доля диалогов в тексте:40.99%
Доля авторского текста в диалогах:24.58%
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:7423
Активный словарный запас (АСЗ):7234
Активный несловарный запас (АНСЗ):189
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1081.98
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2445.75 —> 10770-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:17247 (25.57% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:50206 (74.43% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное14746 (29.37%)
          Прилагательное4414 (8.79%)
          Глагол13825 (27.54%)
          Местоимение-существительное7870 (15.68%)
          Местоименное прилагательное3525 (7.02%)
          Местоимение-предикатив5 (0.01%)
          Числительное (количественное)754 (1.50%)
          Числительное (порядковое)147 (0.29%)
          Наречие3369 (6.71%)
          Предикатив374 (0.74%)
          Предлог5645 (11.24%)
          Союз5715 (11.38%)
          Междометие993 (1.98%)
          Вводное слово100 (0.20%)
          Частица4553 (9.07%)
          Причастие865 (1.72%)
          Деепричастие194 (0.39%)
Служебных слов:28600 (56.97%)

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
Существительное309.140179.3.021.5.1611.8921314.9.23163.63
Прилагательное313133.11.2.00.52.031.7.213.74.8.82.032.41.10
Глагол4014242514.031.9.52121.135204.5.36123.44
Местоимение-существительное127.8476.84.2.021.2.199.7.586.88.1.89.2614.94.42
Местоименное прилагательное255.57.43.71.4.00.44.111.3.342.53.1.23.032.8.60.06
Местоимение-предикатив.00.00.03.00.00.00.00.00.00.00.00.02.00.00.02.00.00
Числительное (колич-ое)4.5.891.5.53.60.00.15.08.34.051.1.81.13.02.61.16.00
Числительное (порядковое)1.3.06.26.08.08.00.06.00.00.00.10.34.00.00.05.02.00
Наречие44.4167.71.5.00.55.052.8.443.33.60.084.9.89.21
Предикатив.45.261.6.81.37.00.10.00.37.10.23.34.03.02.45.00.00
Предлог438.23.71515.001.9.60.79.11.081.1.02.00.631.6.06
Союз146.723163.6.021.3.215.3.615.64.81.237.91.29
Междометие5.1.701.24.31.1.00.16.02.57.06.44.92.06.00.99.23.02
Вводное слово.16.15.40.27.03.00.02.00.06.03.03.23.02.00.18.00.00
Частица6.94.1306.81.8.001.5.062.8.443.37.1.52.194.9.63.31
Причастие5.5.68.58.82.42.00.16.02.57.052.8.94.19.02.31.13.02
Деепричастие.45.19.49.27.15.00.06.00.06.02.74.08.06.00.45.02.02

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
Существительное18181921212221232424
Прилагательное6.95.95.665.86.47.16.36.56.2
Глагол15262423222022212021
Местоимение-существительное23141312121111119.910
Местоименное прилагательное3.34.54.555.35.74.95.55.45.9
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).801.1.901.21.11.21.61.31.4.80
Числительное (порядковое).40.30.20.10.10.20.30.20.00.20
Наречие6.36.35.74.8454.24.34.94.8
Предикатив1.2.70.90.50.40.30.60.50.50.30
Предлог5.65.388.38.28.79.28.79.98.6
Союз7.37.67.98.18.999.18.68.39
Междометие2.5.901.41.31.51.61.91.31.61.6
Вводное слово.20.30.20.20.10.10.00.10.10.00
Частица78.37.27.176.56.36.96.76.5
Причастие.80.70111.21.51.51.91.51.3
Деепричастие.70.40.20.20.20.40.30.10.20.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая138.75
          .    точка60.46
          -    тире26.89
          !    восклицательный знак6.00
          ?    вопросительный знак6.95
          ...    многоточие0.86
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.15
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.20
          "    кавычка10.94
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие0.16
          ;    точка с запятой0.04




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 Распопов
 48
2. Наталья Косухина
 37
3. Сергей Садов
 37
4. Олег Рой
 37
5. Ольга Пашнина
 37
6. Галина Долгова
 37
7. Дмитрий Дашко
 37
8. Ника Ёрш
 37
9. Галина Романова
 37
10. Альбина Нури
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх