fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Атака тьмы
Автор: Николай Андреев
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:498332
Слов в произведении (СВП):65303
Приблизительно страниц:258
Средняя длина слова, знаков:5.96
Средняя длина предложения (СДП), знаков:50.87
СДП авторского текста, знаков:57.92
СДП диалога, знаков:43.44
Доля диалогов в тексте:41.65%
Доля авторского текста в диалогах:11.09%
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:8074
Активный словарный запас (АСЗ):7643
Активный несловарный запас (АНСЗ):431
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1400.64
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2972.16 —> 3888-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:11252 (17.23% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:54051 (82.77% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное20477 (37.88%)
          Прилагательное7245 (13.40%)
          Глагол11584 (21.43%)
          Местоимение-существительное2701 (5.00%)
          Местоименное прилагательное1456 (2.69%)
          Местоимение-предикатив8 (0.01%)
          Числительное (количественное)1057 (1.96%)
          Числительное (порядковое)195 (0.36%)
          Наречие2826 (5.23%)
          Предикатив483 (0.89%)
          Предлог6660 (12.32%)
          Союз3531 (6.53%)
          Междометие812 (1.50%)
          Вводное слово114 (0.21%)
          Частица2810 (5.20%)
          Причастие1032 (1.91%)
          Деепричастие128 (0.24%)
Служебных слов:18220 (33.71%)

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
Существительное7128626.52.9.003.4.80131.732263.5.29155.7.31
Прилагательное7811191.2.61.02.67.001.4.273.13.9.97.061.71.7.19
Глагол5123155.95.6.133.1.388.51.444103.0863.2.08
Местоимение-существительное66.1171.71.1.00.50.103.3.7631.7.10.197.5.53.08
Местоименное прилагательное153.92.8.61.32.00.27.04.55.23.99.59.04.001.2.40.02
Местоимение-предикатив.00.02.02.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)91.62.4.13.13.001.3.17.25.101.5.63.10.15.42.19.00
Числительное (порядковое)2.4.21.29.02.00.00.02.04.08.00.17.08.00.00.08.08.00
Наречие5.96.5182.3.94.00.74.112.693.72.2.38.083.41.2.04
Предикатив.86.461.9.53.21.00.11.00.46.13.53.13.08.00.67.10.00
Предлог72213.26.28.4.003.91.1.69.04.081.3.00.00.252.6.17
Союз158.8144.21.5.001.1.195.2.445.12.3.46.254.3.97.08
Междометие5.71.51.12.1.82.00.15.06.78.06.65.74.19.00.46.19.06
Вводное слово.53.19.36.25.10.00.00.00.04.06.21.06.06.02.04.00.00
Частица5.93.3271.7.53.001.6.022.1.732.92.3.34.212.3.73.10
Причастие9.41.4.50.29.13.00.21.17.63.023.4.63.10.00.32.06.00
Деепричастие.36.25.36.08.00.00.02.00.02.02.94.10.00.00.08.00.00

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
Существительное23303232343436383639
Прилагательное10111012121212121314
Глагол14212221191817171516
Местоимение-существительное9.75.54.43.62.72.52.422.82
Местоименное прилагательное2.53.72.2221.621.92.32
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.10
Числительное (колич-ое)1.61.91.61.51.71.81.41.71.81.7
Числительное (порядковое).30.20.40.30.30.40.20.60.30.20
Наречие7.35.74.43.83.63.63.73.13.33.7
Предикатив1.4.90.60.90.50.70.70.50.30.50
Предлог137.910119.6111110119.9
Союз6.54.54.55.46.26.75.86.26.15.5
Междометие3.3.70.701.11.31.11.11.2.801
Вводное слово.50.30.10.10.10.10.10.20.10.00
Частица4.64.84.94.64.74.63.84.143.5
Причастие11.41.51.91.81.81.81.82.12
Деепричастие.70.20.10.10.10.10.10.10.00.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая79.63
          .    точка129.14
          -    тире35.22
          !    восклицательный знак3.81
          ?    вопросительный знак6.88
          ...    многоточие4.79
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.00
          "    кавычка6.97
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие3.29
          ;    точка с запятой0.03




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. Николай Андреев
 54
2. Андрей Мартьянов
 36
3. Алекс Каменев
 35
4. Вадим Панов
 35
5. Иван Кузнецов
 35
6. Анатолий Матвиенко
 35
7. Данил Корецкий
 35
8. Константин Мзареулов
 35
9. Виктор Точинов
 34
10. Александр Авраменко
 34
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх