fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Враги
Автор: Дмитрий Шидловский
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:549367
Слов в произведении (СВП):75001
Приблизительно страниц:277
Средняя длина слова, знаков:5.57
Средняя длина предложения (СДП), знаков:67.15
СДП авторского текста, знаков:82.13
СДП диалога, знаков:59.14
Доля диалогов в тексте:57.42%
Доля авторского текста в диалогах:9.64%
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:9060
Активный словарный запас (АСЗ):8591
Активный несловарный запас (АНСЗ):469
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1226.00
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2797.54 —> 6395-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:16301 (21.73% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:58700 (78.27% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное20541 (34.99%)
          Прилагательное6848 (11.67%)
          Глагол12594 (21.45%)
          Местоимение-существительное5721 (9.75%)
          Местоименное прилагательное3177 (5.41%)
          Местоимение-предикатив9 (0.02%)
          Числительное (количественное)921 (1.57%)
          Числительное (порядковое)429 (0.73%)
          Наречие2790 (4.75%)
          Предикатив551 (0.94%)
          Предлог7627 (12.99%)
          Союз5605 (9.55%)
          Междометие1141 (1.94%)
          Вводное слово155 (0.26%)
          Частица4024 (6.86%)
          Причастие1187 (2.02%)
          Деепричастие187 (0.32%)
Служебных слов:27646 (47.10%)

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
Существительное542244118.9.002.31.79136284.4.42116.8.68
Прилагательное588.2121.91.2.03.43.091.6.363.55.5.68.021.81.4.12
Глагол4015191310.031.9.596.31.134132.7.238.52.6.31
Местоимение-существительное117.52942.1.00.81.054.9.745.84.3.53.2611.59.08
Местоименное прилагательное245.15.72.4.99.00.14.031.2621.5.12.062.3.53.06
Местоимение-предикатив.00.00.02.03.00.00.00.00.00.00.02.00.00.00.02.00.00
Числительное (колич-ое)5.4.991.5.22.25.031.81.2.08.051.46.03.00.45.12.00
Числительное (порядковое)4.3.17.48.06.02.00.06.02.11.03.17.25.02.00.28.02.02
Наречие3.95123.71.3.02.51.111.6.483.72.4.42.083.2.91.02
Предикатив.85.501.7.87.42.00.08.00.40.14.60.62.20.00.50.06.05
Предлог62172.89.515.002.62.2.64.09.11.96.02.00.561.6.06
Союз167.419113.021.194.2.6583.9.94.337.31.3.22
Междометие4.91.11.34.4.91.00.09.00.77.22.991.3.08.021.1.12.02
Вводное слово.31.20.33.51.14.00.02.02.08.05.26.22.00.02.12.00.00
Частица6.64.5234.81.2.00.99.093.484.55.3.48.114.3.79.12
Причастие5.81.8.73.74.54.00.09.05.62.124.8.71.34.03.40.15.00
Деепричастие.43.12.26.37.00.00.06.00.09.02.77.15.06.00.29.06.00

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
Существительное15212428283230313232
Прилагательное6.37.37.38.49.69.211111011
Глагол15222220191717161516
Местоимение-существительное16129.69.27.56.35.64.94.94.9
Местоименное прилагательное2.54.63.94.94.64.44.84.654.3
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)11.31.31.21.21.31.21.51.41
Числительное (порядковое).20.40.50.40.60.40.60.80.80.70
Наречие6.85.34.13.23.42.83.73.13.42.5
Предикатив2.11.1.80.70.40.60.70.50.40.50
Предлог8.46.99.110111211111111
Союз1276.66.36.66.86.86.58.47.5
Междометие5.3.901.3.901.31.21.21.21.11.1
Вводное слово.60.30.10.20.10.10.20.30.10.10
Частица7.18.475.2554.65.24.24.8
Причастие.7011.31.21.71.41.91.62.12.1
Деепричастие.90.20.10.10.20.20.20.20.40.00

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая128.92
          .    точка92.77
          -    тире40.53
          !    восклицательный знак1.45
          ?    вопросительный знак9.51
          ...    многоточие2.65
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.27
          "    кавычка5.93
          ()    скобки0.27
          :    двоеточие3.51
          ;    точка с запятой0.17




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 Шидловский
 55
2. Антон Первушин
 41
3. Олег Авраменко
 39
4. Кирилл Бенедиктов
 39
5. Алексей Бессонов
 39
6. Данил Корецкий
 39
7. Александр Зорич
 38
8. Дмитрий Дашко
 38
9. Кайл Иторр
 38
10. Ярослав Веров
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх