fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Чёрный престол
Автор: Андрей Посняков
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:514837
Слов в произведении (СВП):75175
Приблизительно страниц:257
Средняя длина слова, знаков:5.17
Средняя длина предложения (СДП), знаков:57.09
СДП авторского текста, знаков:75.45
СДП диалога, знаков:40.31
Доля диалогов в тексте:37.03%
Доля авторского текста в диалогах:10.43%
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:9652
Активный словарный запас (АСЗ):8507
Активный несловарный запас (АНСЗ):1145
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1237.24
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2855.28 —> 5517-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:18145 (24.14% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:57030 (75.86% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное18071 (31.69%)
          Прилагательное6399 (11.22%)
          Глагол13818 (24.23%)
          Местоимение-существительное4178 (7.33%)
          Местоименное прилагательное2677 (4.69%)
          Местоимение-предикатив18 (0.03%)
          Числительное (количественное)658 (1.15%)
          Числительное (порядковое)79 (0.14%)
          Наречие3810 (6.68%)
          Предикатив704 (1.23%)
          Предлог7125 (12.49%)
          Союз6619 (11.61%)
          Междометие958 (1.68%)
          Вводное слово291 (0.51%)
          Частица5335 (9.35%)
          Причастие1085 (1.90%)
          Деепричастие228 (0.40%)
Служебных слов:27429 (48.10%)

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
Существительное4520496.17.3.051.4.24101.226273.21.1144.6.93
Прилагательное429.1171.71.3.00.36.071.9.444.85.7.75.153.42.1.23
Глагол421522117.9.181.7.20111.537152.7.55132.9.39
Местоимение-существительное8.35.41642.4.00.78.054.5.765.45.46.286.7.36.20
Местоименное прилагательное154.86.31.51.1.00.29.071.7.472.42.4.26.162.7.42.05
Местоимение-предикатив.02.00.08.03.00.00.02.00.00.00.05.02.00.00.02.00.00
Числительное (колич-ое)3.3.781.2.49.18.03.15.02.20.071.2.89.07.00.42.18.05
Числительное (порядковое).57.05.16.03.02.00.00.02.05.00.03.11.00.02.07.03.00
Наречие5.85.3172.91.2.02.59.024.11.15.94.6.68.115.5.94.18
Предикатив.85.602.2.93.26.00.11.00.72.16.83.96.23.031.2.07.00
Предлог66132.99.910.001.3.31.91.11.211.03.02.672.7.03
Союз168.8218.94.3.00.88.1081.58.38.1.91.33131.1.15
Междометие4.5.94131.1.00.07.00.72.20.371.2.13.05.89.03.00
Вводное слово.47.411.1.42.16.00.03.00.24.07.39.44.07.02.52.00.03
Частица8.34.6304.82.1.001.4.035.215.79.5.67.417.6.63.24
Причастие6.61.7.73.20.26.00.05.00.76.074.7.39.31.03.21.15.03
Деепричастие.59.28.67.28.07.00.03.00.10.08.78.16.02.02.36.07.00

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
Существительное15182426252828282929
Прилагательное6.97.477.68.89.59.99.39.310
Глагол20222222222019181718
Местоимение-существительное7.98.77.67.15.75.64.33.64.84.1
Местоименное прилагательное2.23.64.143.83.73.84.13.53.6
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.10.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.901.11.90.80.901.21.70
Числительное (порядковое).10.10.10.10.10.10.10.20.10.10
Наречие6.77.15.35.74.84.25.254.94.1
Предикатив1.81.11.2.70.90.80.70.801.40
Предлог6.48.79.71010109.9101111
Союз169.476.97.47.68.39.88.18.5
Междометие3.51111.411.1111.2
Вводное слово1.30.30.10.20.30.40.30.60.40
Частица109.47.96.76.76.86.16.26.77.1
Причастие.80.80.801.31.81.61.52.11.81.6
Деепричастие.80.30.30.20.10.30.20.30.30.50

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая157.42
          .    точка82.23
          -    тире52.04
          !    восклицательный знак12.11
          ?    вопросительный знак15.26
          ...    многоточие11.44
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.13
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.19
          "    кавычка3.92
          ()    скобки0.04
          :    двоеточие4.08
          ;    точка с запятой0.07




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
 49
2. Владислав Русанов
 38
3. Дмитрий Скирюк
 37
4. Анна Гурова
 37
5. Сергей Волков
 37
6. Юрий Бурносов
 37
7. Ольга Громыко
 37
8. Галина Романова
 37
9. Надежда Федотова
 37
10. Александр Матюхин
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх