fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Чума теней
Автор: Вадим Калашов
Дата проведения анализа: 17 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:630202
Слов в произведении (СВП):97280
Приблизительно страниц:328
Средняя длина слова, знаков:5.09
Средняя длина предложения (СДП), знаков:55.51
СДП авторского текста, знаков:72.2
СДП диалога, знаков:43.47
Доля диалогов в тексте:45.67%
Доля авторского текста в диалогах:3.15%
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:9553
Активный словарный запас (АСЗ):9065
Активный несловарный запас (АНСЗ):488
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1151.80
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2631.94 —> 8904-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:23526 (24.18% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:73754 (75.82% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное24892 (33.75%)
          Прилагательное6989 (9.48%)
          Глагол17598 (23.86%)
          Местоимение-существительное7692 (10.43%)
          Местоименное прилагательное4279 (5.80%)
          Местоимение-предикатив20 (0.03%)
          Числительное (количественное)1210 (1.64%)
          Числительное (порядковое)263 (0.36%)
          Наречие4236 (5.74%)
          Предикатив856 (1.16%)
          Предлог8204 (11.12%)
          Союз8289 (11.24%)
          Междометие1905 (2.58%)
          Вводное слово252 (0.34%)
          Частица6661 (9.03%)
          Причастие1000 (1.36%)
          Деепричастие205 (0.28%)
Служебных слов:37507 (50.85%)

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
Существительное4715439.69.5.042.4.74101.628306.5.46163.3.57
Прилагательное433.4101.91.1.00.45.171.6.293.451.1.092.2.74.20
Глагол4514221211.062.1.338.11.132173.3.24102.1.34
Местоимение-существительное1272962.7.071.076.905.14.3.49.5713.57.12
Местоименное прилагательное2466.62.6.98.00.53.091.1.5121.4.34.072.9.51.06
Местоимение-предикатив.01.00.16.01.01.00.00.00.00.00.00.01.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)6.8.961.2.39.37.02.32.06.20.161.3.96.10.01.65.17.02
Числительное (порядковое)1.5.15.39.05.04.00.00.00.05.01.06.33.01.00.10.01.00
Наречие5.74.51451.3.00.53.012.6.713.13.48.154.6.59.05
Предикатив1.7.551.71.1.48.00.04.01.43.15.54.95.15.06.70.02.01
Предлог55112.2913.002.6.78.73.13.06.84.05.02.651.4.05
Союз186.920134.3.021.4.236.21.17.35.61.3.469.2.82.21
Междометие5.81.424.41.3.00.13.061.1.2611.7.20.061.8.18.02
Вводное слово.39.17.55.34.15.00.02.00.21.11.29.24.04.01.35.00.00
Частица115.13461.9.001.5.163.1.494.35.4.65.274.9.81.27
Причастие5.7.61.71.24.24.00.06.04.23.002.60.10.04.23.10.01
Деепричастие.32.06.29.15.06.00.00.01.06.05.61.22.02.02.40.04.00

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
Существительное16222525282829293030
Прилагательное5.3777.56.97.58.27.887.8
Глагол12222222201818191818
Местоимение-существительное16119.48.17.26.15.65.45.56.3
Местоименное прилагательное2.74.144.94.255.55.25.44.9
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.31.41.41.31.21.31.31.11.41
Числительное (порядковое).30.50.10.20.20.30.20.30.20.20
Наречие6.264.94.33.73.94.13.43.83.4
Предикатив2.11.1.80.80.80.60.60.60.60.70
Предлог65.77.399.79.99.6109.710
Союз167.27.17.57.88.58.38.68.48.3
Междометие6.3.901.21.11.61.621.91.71.8
Вводное слово.40.50.30.30.20.30.20.20.20.20
Частица8.69.28.26.96.46.766.16.36
Причастие.50.80.801.801.31.31.31.21.6
Деепричастие.40.20.20.30.20.20.20.30.10.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая119.74
          .    точка87.31
          -    тире15.50
          !    восклицательный знак12.14
          ?    вопросительный знак12.01
          ...    многоточие8.24
          !..    воскл. знак с многоточием0.06
          ?..    вопр. знак с многоточием0.23
          !!!    тройной воскл. знак0.03
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.49
          "    кавычка2.83
          ()    скобки0.72
          :    двоеточие2.72
          ;    точка с запятой0.35




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 Вадима Калашова 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. Ольга Чигиринская
 42
2. Наталья Игнатова
 41
3. Вера Камша
 41
4. Олег Рой
 41
5. Дмитрий Дашко
 41
6. Игорь Мерцалов
 40
7. Александр Громов
 40
8. Евгений Щепетнов
 40
9. Владимир Пекальчук
 40
10. Сергей Ковалёв
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх