fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Хозяин теней
Автор: Ксения Хан
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:463171
Слов в произведении (СВП):68492
Приблизительно страниц:235
Средняя длина слова, знаков:5.19
Средняя длина предложения (СДП), знаков:65.09
СДП авторского текста, знаков:80.21
СДП диалога, знаков:48.68
Доля диалогов в тексте:36%
Доля авторского текста в диалогах:11.45%
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:8466
Активный словарный запас (АСЗ):8114
Активный несловарный запас (АНСЗ):352
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1198.40
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2767.52 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:14490 (21.16% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:54002 (78.84% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное16151 (29.91%)
          Прилагательное6055 (11.21%)
          Глагол12220 (22.63%)
          Местоимение-существительное5656 (10.47%)
          Местоименное прилагательное3385 (6.27%)
          Местоимение-предикатив7 (0.01%)
          Числительное (количественное)716 (1.33%)
          Числительное (порядковое)134 (0.25%)
          Наречие2689 (4.98%)
          Предикатив458 (0.85%)
          Предлог6844 (12.67%)
          Союз5243 (9.71%)
          Междометие913 (1.69%)
          Вводное слово202 (0.37%)
          Частица4128 (7.64%)
          Причастие947 (1.75%)
          Деепричастие164 (0.30%)
Служебных слов:26542 (49.15%)

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
Существительное3717388.410.001.7.488.3131314.9.68144.5.62
Прилагательное537.8142.11.2.02.26.071.4.294.56.2.83.102.51.1.16
Глагол3515191613.051.6.366.91.141173.23102.45
Местоимение-существительное9.28.6314.43.021.2.056.317.44.5.48.7614.71.19
Местоименное прилагательное267.46.62.41.3.00.36.071.3.663.52.3.10.163.1.69.07
Местоимение-предикатив.00.02.02.00.02.00.00.00.00.00.00.02.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.61.3.88.48.28.00.61.17.24.05.61.87.07.00.83.14.00
Числительное (порядковое)1.3.09.19.03.00.00.07.05.02.00.14.21.00.00.05.05.00
Наречие3.24.5125.71.02.45.001.8.5043.33.243.9.85.09
Предикатив.81.291.3.69.19.00.03.00.35.09.50.85.12.00.62.03.05
Предлог58172.11217.002.4.501.03.171.1.07.02.472.9.05
Союз136.923124.1.021.106.1.476.43.5.68.286.91.2.31
Междометие4.5.94.8741.3.00.03.03.76.05.66.80.02.02.52.12.05
Вводное слово.43.29.24.61.07.00.00.00.16.03.14.71.05.00.28.12.00
Частица7.65.4314.51.7.001.4.092.2.484.24.9.47.354.2.62.29
Причастие7.21.2.50.24.36.00.05.05.38.123.7.66.17.07.38.12.00
Деепричастие.29.09.80.09.12.00.02.00.07.00.69.07.03.00.36.00.00

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
Существительное14182124262827282726
Прилагательное7.67.588.38.79.99.1109.612
Глагол14292422181717171516
Местоимение-существительное22129.58.976.46.95.65.35.6
Местоименное прилагательное3.644.25.14.95.84.95.35.85.9
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).8011.11.31.11.21.11.3.901.3
Числительное (порядковое).30.10.20.30.20.20.20.20.20.10
Наречие6.45.83.83.13.63.33.53.43.73.2
Предикатив1.7.80.90.70.60.50.30.40.30.30
Предлог7.66.41111121112111210
Союз9.94.96.77.18.18.28.59.49.99.7
Междометие4.8011.1.80.901.61.21.41.3
Вводное слово.40.40.50.30.20.20.20.20.30.50
Частица68.76.95.96.15.75.55.26.16.2
Причастие.80.801.11.31.71.41.81.71.51.3
Деепричастие.20.30.30.30.40.20.30.10.60.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая117.77
          .    точка82.10
          -    тире29.42
          !    восклицательный знак5.80
          ?    вопросительный знак10.16
          ...    многоточие4.37
          !..    воскл. знак с многоточием0.18
          ?..    вопр. знак с многоточием0.13
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.12
          "    кавычка5.84
          ()    скобки0.06
          :    двоеточие3.39
          ;    точка с запятой0.22




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».


Внимание! У Ксении Хан пока не сформирован лингвистический паспорт, а значит этого автора в списке результатов не будет в любом случае. Проверка авторства для данного произведения не может претендовать на верный результат.

АвторСовпадение с лингвопрофилем автора (в условных единицах)
1. Юлия Остапенко
 36
2. Игорь Поль
 36
3. Денис Чекалов
 35
4. Ольга Онойко
 35
5. Юрий Погуляй
 35
6. Наталия Ипатова
 35
7. Марина и Сергей Дяченко
 35
8. Олег Никитин
 35
9. Елена Хаецкая
 35
10. Галина Романова
 34
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх