fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Кодекс Вещих Сестёр
Автор: Евгений Гаглоев
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:412515
Слов в произведении (СВП):59062
Приблизительно страниц:206
Средняя длина слова, знаков:5.27
Средняя длина предложения (СДП), знаков:50.61
СДП авторского текста, знаков:69.33
СДП диалога, знаков:41.5
Доля диалогов в тексте:55.3%
Доля авторского текста в диалогах:9.14%
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:7281
Активный словарный запас (АСЗ):7043
Активный несловарный запас (АНСЗ):238
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1171.17
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2659.45 —> 8499-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:13651 (23.11% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:45411 (76.89% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное14421 (31.76%)
          Прилагательное4788 (10.54%)
          Глагол11027 (24.28%)
          Местоимение-существительное5539 (12.20%)
          Местоименное прилагательное2690 (5.92%)
          Местоимение-предикатив6 (0.01%)
          Числительное (количественное)525 (1.16%)
          Числительное (порядковое)53 (0.12%)
          Наречие3109 (6.85%)
          Предикатив416 (0.92%)
          Предлог5618 (12.37%)
          Союз4490 (9.89%)
          Междометие1077 (2.37%)
          Вводное слово183 (0.40%)
          Частица3349 (7.37%)
          Причастие687 (1.51%)
          Деепричастие106 (0.23%)
Служебных слов:23058 (50.78%)

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
Существительное3916459.26.8.001.3.0612.9327254.7.42104.3.62
Прилагательное487.5162.11.00.46.021.2.342.93.5.81.101.61.1.14
Глагол4114181512.041.6.188.71.139133.7.388.22.3.32
Местоимение-существительное9.68.2337.53.8.041.3.0891.28.26.7.87.7714.52.08
Местоименное прилагательное237.262.51.2.00.48.062.2.482.81.7.26.083.1.46.04
Местоимение-предикатив.00.00.04.02.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.411.5.40.40.00.14.00.40.101.1.60.12.04.38.12.02
Числительное (порядковое).79.00.08.02.00.00.00.00.02.00.00.12.00.00.02.02.00
Наречие4.65.1226.71.1.02.75.003.604.42.6.58.124.9.81.12
Предикатив.52.421.7.75.22.00.08.00.46.06.52.79.10.00.75.04.04
Предлог57152.31316.001.6.56.68.08.12.87.04.00.281.9.04
Союз165.818153.5.00.60.046.415.84.81.3.467.8.66.14
Междометие5.9.991.35.71.9.00.08.001.081.11.5.20.02.64.32.00
Вводное слово.44.20.38.81.04.00.04.00.22.02.28.30.12.00.34.00.00
Частица5.83.3295.91.6.00.91.043.2.503.95.1.38.244.9.34.14
Причастие5.81.5.36.26.20.00.00.00.32.042.6.62.08.00.18.14.00
Деепричастие.30.16.40.20.04.00.00.00.08.04.52.06.02.00.10.04.00

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
Существительное18212323252627292830
Прилагательное5.776.87.88.38.69.4101010
Глагол15212422202018171817
Местоимение-существительное1614109.38.67.56.566.25.5
Местоименное прилагательное2.74.44.64.54.95.655.75.95
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).70.9011.9011.801.1.80
Числительное (порядковое).00.10.10.10.20.20.10.10.10.20
Наречие7.87.85.14.74.14.44.94.244.7
Предикатив1.1.90.80.80.70.70.60.50.60.60
Предлог7.36.2911111012101012
Союз147.466.776.97.36.96.86.7
Междометие5.211.11.41.71.71.51.61.41.3
Вводное слово.60.50.40.30.30.20.20.20.20.20
Частица67.57.35.65.85.14.75.35.24.7
Причастие.40.60.901.11.11.31.91.621.5
Деепричастие.20.30.20.10.20.20.10.20.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая92.26
          .    точка99.74
          -    тире45.24
          !    восклицательный знак13.38
          ?    вопросительный знак15.36
          ...    многоточие6.72
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.07
          ?!    вопр. знак с восклицанием2.61
          "    кавычка4.88
          ()    скобки0.02
          :    двоеточие0.63
          ;    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. Евгений Гаглоев
 51
2. Олег Рой
 39
3. Елена Булганова
 38
4. Дмитрий Дашко
 38
5. Наталья Щерба
 38
6. Александр Рудазов
 38
7. Александр Матюхин
 37
8. Ольга Пашнина
 37
9. Михаил Тырин
 37
10. Анна Гурова
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх