fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Один из Рода
Автор: Сергей Давыдов
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:519586
Слов в произведении (СВП):75517
Приблизительно страниц:268
Средняя длина слова, знаков:5.36
Средняя длина предложения (СДП), знаков:79.99
СДП авторского текста, знаков:94.01
СДП диалога, знаков:55
Доля диалогов в тексте:24.78%
Доля авторского текста в диалогах:12.42%
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:7581
Активный словарный запас (АСЗ):7249
Активный несловарный запас (АНСЗ):332
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1103.00
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2431.35 отсутствует 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:20262 (26.83% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:55255 (73.17% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное17576 (31.81%)
          Прилагательное6868 (12.43%)
          Глагол13240 (23.96%)
          Местоимение-существительное6164 (11.16%)
          Местоименное прилагательное3157 (5.71%)
          Местоимение-предикатив5 (0.01%)
          Числительное (количественное)786 (1.42%)
          Числительное (порядковое)132 (0.24%)
          Наречие3487 (6.31%)
          Предикатив792 (1.43%)
          Предлог6760 (12.23%)
          Союз6281 (11.37%)
          Междометие1852 (3.35%)
          Вводное слово199 (0.36%)
          Частица5452 (9.87%)
          Причастие976 (1.77%)
          Деепричастие316 (0.57%)
Служебных слов:30186 (54.63%)

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
Существительное411635117.4.001.8.20112.228279.5.48154.2.96
Прилагательное456142.62.1.00.33.052.505.172.7.093.4.86.35
Глагол381723149.2.022.389.21.325164.7.24132.7.71
Местоимение-существительное7.98.3344.11.9.02.72.036.91.15.54.1.80.3213.35.14
Местоименное прилагательное233.95.32.2.86.00.29.021.3.541.62.4.42.053.1.30.06
Местоимение-предикатив.00.00.05.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)41.51.4.26.30.00.08.03.14.082.1.54.15.03.35.11.05
Числительное (порядковое)1.2.06.12.06.02.00.06.00.11.02.08.08.05.00.08.02.00
Наречие39.2143.8.77.00.62.032.7.863.33.31.085.2.75.15
Предикатив1.1.543.91.1.36.00.05.03.48.02.361.3.29.00.87.14.00
Предлог48152.91115.001.5.75.75.09.091.14.00.862.03
Союз14818133.4.001.3.116.41.38.25.51.1.398.91.36
Междометие61.72.45.91.6.00.11.001.5.292.42.2.24.061.5.27.08
Вводное слово.29.12.62.45.20.00.02.00.12.08.18.24.06.00.17.02.05
Частица8.15.7294.91.6.001.8.034.873.811.80.296.7.78.32
Причастие6.1.90.75.50.29.00.11.00.59.122.8.75.33.00.29.12.00
Деепричастие.47.26.42.80.08.02.03.00.14.091.3.23.08.00.74.02.02

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
Существительное15202424252625242525
Прилагательное8.89.37.78.889.59.2109.69
Глагол10212221222018171718
Местоимение-существительное17128.58.87.2776.77.26.9
Местоименное прилагательное2.2444.44.54.23.84.84.44.1
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.10.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).901.11.41.11.3.901.11.2.80.70
Числительное (порядковое).30.30.10.20.10.20.20.10.30.20
Наречие4.55.44.74.854.14.54.54.74.5
Предикатив2.31.2.8011.4.801.901.11
Предлог117.28.58.38.48.99.6109.28.6
Союз117.77.37.17.37.18.98.88.69
Междометие4.91.41.52.42.52.82.83.32.52.8
Вводное слово1.30.20.10.10.20.20.30.20.00
Частица8.68.17.976.477.16.77.57.1
Причастие.80111.21.21.51.31.51.72
Деепричастие1.5.30.30.20.40.30.40.20.20.40

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая121.52
          .    точка72.94
          -    тире25.91
          !    восклицательный знак0.97
          ?    вопросительный знак5.30
          ...    многоточие17.84
          !..    воскл. знак с многоточием0.05
          ?..    вопр. знак с многоточием1.21
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.01
          "    кавычка7.81
          ()    скобки0.16
          :    двоеточие1.69
          ;    точка с запятой7.15




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. Сергей Давыдов
 48
2. Алекс Каменев
 35
3. Вера Ковальчук
 35
4. Владимир Поляков
 35
5. Михаил Михеев
 35
6. Александр Дихнов
 35
7. Дмитрий Владимирович Лазарев
 35
8. Алексей Глушановский
 35
9. Анджей Ясинский
 35
10. Елена Картур
 34
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх