fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Вернуть посох
Автор: Ник Перумов
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:89026
Слов в произведении (СВП):13125
Приблизительно страниц:45
Средняя длина слова, знаков:5.27
Средняя длина предложения (СДП), знаков:78.2
СДП авторского текста, знаков:98.72
СДП диалога, знаков:54.32
Доля диалогов в тексте:32.25%
Доля авторского текста в диалогах:7.92%
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:3431
Активный словарный запас (АСЗ):3231
Активный несловарный запас (АНСЗ):200
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1230.44
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2867.19 —> 5361-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:3261 (24.85% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:9864 (75.15% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное2998 (30.39%)
          Прилагательное1304 (13.22%)
          Глагол2385 (24.18%)
          Местоимение-существительное955 (9.68%)
          Местоименное прилагательное635 (6.44%)
          Местоимение-предикатив3 (0.03%)
          Числительное (количественное)121 (1.23%)
          Числительное (порядковое)19 (0.19%)
          Наречие667 (6.76%)
          Предикатив91 (0.92%)
          Предлог1072 (10.87%)
          Союз1147 (11.63%)
          Междометие178 (1.80%)
          Вводное слово31 (0.31%)
          Частица874 (8.86%)
          Причастие287 (2.91%)
          Деепричастие51 (0.52%)
Служебных слов:4946 (50.14%)

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
Существительное3523469.17.4.001.3.1711122265.6.44147.78
Прилагательное518.7162.91.7.00.44.262.4.353.68.21.4.003.92.2.26
Глагол3215261511.091.7.17101.428173.1.26143.11.3
Местоимение-существительное8.47.82444.3.00.35.006.3.874.84.9.70.2611.70.00
Местоименное прилагательное227.85.832.3.00.09.001.8.7022.5.00.092.41.1.17
Местоимение-предикатив.09.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.51.11.35.44.00.26.00.17.00.611.3.00.00.61.26.09
Числительное (порядковое).52.00.17.00.00.00.00.00.09.00.09.26.00.00.17.00.00
Наречие3.87154.21.5.17.61.173.4.263.85.1.61.096.31.7.17
Предикатив.35.521.1.70.44.00.00.00.17.09.70.61.09.09.52.26.00
Предлог39124.41114.001.3.521.26.091.7.00.00.444.6.17
Союз161217105.1.001.3.006.81.16.58.6.52.35101.3.35
Междометие3.81.7.873.87.00.09.00.70.171.31.26.00.78.09.09
Вводное слово.09.35.35.78.17.00.09.00.09.00.17.26.00.00.26.09.00
Частица6.83.8314.22.4.001.5.003.8.786.17.1.35.354.31.4.17
Причастие112.9.87.35.96.00.17.091.1.004.7.96.26.00.09.17.09
Деепричастие1.44.70.26.26.00.00.00.00.00.87.00.00.00.70.00.09

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
Существительное21172021202624242424
Прилагательное7.67.687.51210129.58.712
Глагол14242523211919182019
Местоимение-существительное1514108.386.46.56.85.46.2
Местоименное прилагательное2.84.15.55.55.74.74.15.74.55.4
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.10.00.10.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.3.8011.31.5.50.90.301.3.20
Числительное (порядковое).30.00.00.20.20.10.30.00.20.60
Наречие8.14.955.25.65.34.64.25.43.5
Предикатив.90.30.901.60.901.60.401
Предлог5.96.47.88.179.58.78.1118.8
Союз149.26.98.47.47.47.8108.39.3
Междометие2.21.2.901.31.31.61.61.91.4.80
Вводное слово.60.50.50.40.10.00.30.00.00.40
Частица6.28.27.27.38.16.66.57.17.46.6
Причастие.801.21.41.21.51.92.12.91.82.3
Деепричастие.60.10.20.30.50.30.10.20.40.00

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая149.87
          .    точка65.60
          -    тире20.42
          !    восклицательный знак4.88
          ?    вопросительный знак8.08
          ...    многоточие6.32
          !..    воскл. знак с многоточием0.69
          ?..    вопр. знак с многоточием1.90
          !!!    тройной воскл. знак0.08
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.99
          "    кавычка3.35
          ()    скобки0.61
          :    двоеточие0.69
          ;    точка с запятой2.21




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. Ник Перумов
 35
2. Элеонора Раткевич
 30
3. Александр Рудазов
 30
4. Александра Лисина
 30
5. Александр Бушков
 30
6. Вера Ковальчук
 30
7. Александр Громов
 30
8. Александр Больных
 29
9. Владимир Свержин
 29
10. Олег Рой
 29
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх