fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Зов крови
Автор: Андрей Посняков
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:558197
Слов в произведении (СВП):81209
Приблизительно страниц:275
Средняя длина слова, знаков:5.11
Средняя длина предложения (СДП), знаков:54.64
СДП авторского текста, знаков:73.94
СДП диалога, знаков:38.63
Доля диалогов в тексте:38.78%
Доля авторского текста в диалогах:10.99%
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:10705
Активный словарный запас (АСЗ):9074
Активный несловарный запас (АНСЗ):1631
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1230.26
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2883.09 —> 5150-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:21882 (26.95% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:59327 (73.05% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное18918 (31.89%)
          Прилагательное7060 (11.90%)
          Глагол13812 (23.28%)
          Местоимение-существительное4539 (7.65%)
          Местоименное прилагательное3208 (5.41%)
          Местоимение-предикатив28 (0.05%)
          Числительное (количественное)769 (1.30%)
          Числительное (порядковое)129 (0.22%)
          Наречие4528 (7.63%)
          Предикатив925 (1.56%)
          Предлог6883 (11.60%)
          Союз7831 (13.20%)
          Междометие1187 (2.00%)
          Вводное слово312 (0.53%)
          Частица6527 (11.00%)
          Причастие944 (1.59%)
          Деепричастие225 (0.38%)
Служебных слов:30740 (51.81%)

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
Существительное4622487.18.4.061.7.47111.725243.6.82163.1.56
Прилагательное419.5151.81.6.00.39.052.5.555.26.91.2.1542.1.23
Глагол3613228.96.201.3.2010226172.5.58122.1.48
Местоимение-существительное9.64.9134.62.4.00.48.095.71.005.56.2.76.297.4.33.09
Местоименное прилагательное185.65.31.41.7.00.39.032.1.512.32.8.29.083.6.44.03
Местоимение-предикатив.05.02.12.02.02.00.00.00.00.00.05.06.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.1.711.3.64.24.03.47.20.61.061.1.86.15.03.61.09.00
Числительное (порядковое).83.12.27.02.03.00.03.05.06.00.09.14.02.02.00.02.00
Наречие6.16.4153.61.8.00.73.035.886.45.6.82.097.71.00.12
Предикатив1.3.862.3.83.53.02.11.00.83.14.921.4.15.031.5.08.00
Предлог54132.48.612.001.4.39.65.21.261.05.03.922.12
Союз198.9219.25.081.1.179.91.78.89.31.1.6114.88.17
Междометие5.21.4.623.4.88.00.15.05.59.14.471.4.33.021.2.14.00
Вводное слово.76.36.77.38.14.00.12.00.30.21.32.33.08.02.48.03.02
Частица115.13053.021.2.085.51.56.711.74.658.9.68.51
Причастие4.71.6.70.18.23.02.00.03.74.063.1.65.14.06.42.14.00
Деепричастие.50.18.58.18.05.00.00.00.11.08.74.20.02.00.45.03.00

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
Существительное17192526262626272626
Прилагательное6.77.588.29.29.19.39.3109.7
Глагол15171920202020181918
Местоимение-существительное7.89.67.96.65.15.44.744.34.3
Местоименное прилагательное2.23.94.24.64.54.544.354.3
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.10.00.10.00.10
Числительное (колич-ое)1.2.90.801.2.9011.11.1.701.2
Числительное (порядковое).10.10.20.20.10.20.10.10.20.20
Наречие6.77.76.155.45.35.26.25.15.5
Предикатив2.11.41.31.31.2111.80.80
Предлог5.57.98.7999.19.6109.610
Союз18117.67.78.88.39.59.49.39.7
Междометие3.91.61.21.21.31.311.4.901.2
Вводное слово.70.40.40.20.30.30.30.30.60.30
Частица12108.67.57.37.57.36.776.5
Причастие.60.70.70.8011.21.71.31.51.2
Деепричастие.70.20.20.20.20.20.20.40.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая160.12
          .    точка75.77
          -    тире59.51
          !    восклицательный знак16.89
          ?    вопросительный знак19.92
          ...    многоточие18.41
          !..    воскл. знак с многоточием0.02
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.28
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.47
          "    кавычка6.11
          ()    скобки0.59
          :    двоеточие6.67
          ;    точка с запятой0.06




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. Андрей Посняков
 52
2. Надежда Федотова
 37
3. Виталий Каплан
 37
4. Дмитрий Скирюк
 36
5. Андрей Буторин
 36
6. Юрий Бурносов
 36
7. Михаил Успенский
 36
8. Олег Дивов
 36
9. О'Санчес
 36
10. Андрей Белянин
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх