fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Ангелы крови
Автор: Максим Макаренков
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:484664
Слов в произведении (СВП):67895
Приблизительно страниц:257
Средняя длина слова, знаков:5.72
Средняя длина предложения (СДП), знаков:72.6
СДП авторского текста, знаков:85.77
СДП диалога, знаков:45.68
Доля диалогов в тексте:20.79%
Доля авторского текста в диалогах:11.55%
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:9283
Активный словарный запас (АСЗ):8827
Активный несловарный запас (АНСЗ):456
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1347.49
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3112.39 —> 2322-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:13088 (19.28% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:54807 (80.72% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное18112 (33.05%)
          Прилагательное7191 (13.12%)
          Глагол12916 (23.57%)
          Местоимение-существительное3624 (6.61%)
          Местоименное прилагательное2507 (4.57%)
          Местоимение-предикатив4 (0.01%)
          Числительное (количественное)583 (1.06%)
          Числительное (порядковое)153 (0.28%)
          Наречие2862 (5.22%)
          Предикатив403 (0.74%)
          Предлог6711 (12.24%)
          Союз4544 (8.29%)
          Междометие796 (1.45%)
          Вводное слово104 (0.19%)
          Частица3052 (5.57%)
          Причастие1594 (2.91%)
          Деепричастие252 (0.46%)
Служебных слов:21594 (39.40%)

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
Существительное5624537.37.3.021.1.858.9.6330274.1.269.29.4.73
Прилагательное6214191.61.00.51.071.8.243.84.8.87.051.83.7.49
Глагол442023119.6.002.309.71.342152.6.26113.7.61
Местоимение-существительное6.15.6233.21.9.00.52.024.2.523.82.7.35.196.2.54.10
Местоименное прилагательное175.45.92.3.99.00.26.091.1.652.41.9.12.002.8.52.19
Местоимение-предикатив.00.00.02.02.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.2.991.1.17.28.02.10.00.21.021.4.54.02.00.23.10.02
Числительное (порядковое)1.8.05.10.07.07.00.02.00.03.00.00.21.00.00.09.03.02
Наречие4.17143.6.78.02.40.072.7.523.72.4.24.053.21.6.16
Предикатив.51.511.7.49.24.00.05.00.31.09.49.33.05.00.71.05.00
Предлог64192.47.713.001.8.681.1.10.16.47.09.00.593.4.09
Союз128.5217.52.9.02.98.145.2.7052.8.65.175.71.3.21
Междометие4.11.112.41.1.00.05.00.91.05.40.91.14.02.61.24.05
Вводное слово.24.09.24.26.09.00.00.00.09.02.02.16.07.02.21.02.00
Частица4.73223.61.2.001.2.072.7.652.84.7.37.103.91.23
Причастие122.71.54.54.00.16.02.85.096.6.63.33.09.31.37.02
Деепричастие.71.24.70.14.07.00.00.00.07.001.5.12.05.00.33.07.00

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
Существительное17202427272930303130
Прилагательное109.58.810111111111011
Глагол19262524212019191818
Местоимение-существительное9.797.36.45.654.54.33.63.5
Местоименное прилагательное2.44.13.63.443.443.94.63.9
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.10.00.00.00
Числительное (колич-ое).801.1.90111.701.90.90
Числительное (порядковое).30.40.20.20.30.20.20.20.20.20
Наречие7.564.34.24.24.14.13.64.24.5
Предикатив1.4.80.60.60.70.50.50.30.20.60
Предлог9.78.710109.71110111112
Союз115.45.15.36.36.686.97.67.4
Междометие3.3.60.801.11.11.311.311.4
Вводное слово.60.20.20.10.20.20.10.10.10.10
Частица5.35.964.74.64.14.64.24.44.2
Причастие1.11.41.81.62.62.32.632.62.9
Деепричастие1.2.60.30.30.40.30.40.20.10.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая128.15
          .    точка85.19
          -    тире15.80
          !    восклицательный знак2.09
          ?    вопросительный знак5.42
          ...    многоточие2.67
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.01
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.07
          "    кавычка6.30
          ()    скобки0.01
          :    двоеточие3.64
          ;    точка с запятой0.00




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. Максим Макаренков
 53
2. Андрей Фролов
 41
3. Данил Корецкий
 40
4. Денис Бурмистров
 39
5. Диана Удовиченко
 39
6. Александр Варго
 39
7. Кирилл Бенедиктов
 39
8. Сергей Волков
 39
9. Иван Сербин
 39
10. Олег Синицын
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх