fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Дети Апокалипсиса
Автор: Дмитрий Рус
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:361966
Слов в произведении (СВП):52641
Приблизительно страниц:193
Средняя длина слова, знаков:5.54
Средняя длина предложения (СДП), знаков:50.28
СДП авторского текста, знаков:57.29
СДП диалога, знаков:36.3
Доля диалогов в тексте:24.26%
Доля авторского текста в диалогах:1%
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:10402
Активный словарный запас (АСЗ):9475
Активный несловарный запас (АНСЗ):927
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1525.46
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3668.57 —> 111-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:10264 (19.50% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:42377 (80.50% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное15286 (36.07%)
          Прилагательное5673 (13.39%)
          Глагол8939 (21.09%)
          Местоимение-существительное2742 (6.47%)
          Местоименное прилагательное1259 (2.97%)
          Местоимение-предикатив6 (0.01%)
          Числительное (количественное)534 (1.26%)
          Числительное (порядковое)165 (0.39%)
          Наречие2313 (5.46%)
          Предикатив274 (0.65%)
          Предлог5549 (13.09%)
          Союз3685 (8.70%)
          Междометие691 (1.63%)
          Вводное слово89 (0.21%)
          Частица2646 (6.24%)
          Причастие1375 (3.24%)
          Деепричастие151 (0.36%)
Служебных слов:16818 (39.69%)

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
Существительное5430549.94.3.052.1.53111.437284.6.41128.1.46
Прилагательное628.6221.8.75.00.53.022.2.373.94.71.1.052.63.6.37
Глагол4618169.24.8.001.4.238.5736112.167.84.7.48
Местоимение-существительное8.26.4133.22.05.69.025.326.34.3.55.217.2.73.09
Местоименное прилагательное123.32.51.1.71.00.21.111.252.96.07.001.9.59.02
Местоимение-предикатив.05.00.02.00.00.00.00.00.05.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)5.11.1.64.23.18.00.37.46.16.051.1.64.07.00.50.27.02
Числительное (порядковое)2.5.07.21.05.02.00.02.02.14.00.07.21.02.00.11.02.00
Наречие4.25.3182.5.71.00.43.092.6.553.83.1.66.163.21.7.14
Предикатив.80.411.1.37.14.00.00.00.16.05.30.59.21.00.64.07.00
Предлог75193.77.87.2.002.91.7.96.11.16.41.11.02.394.6.05
Союз1311186.62.4.00.69.256.7.217.15.69.256.61.9.41
Междометие4.91.412.9.55.02.09.00.62.09.66.75.11.02.94.34.02
Вводное слово.41.21.25.27.02.00.00.00.07.02.14.09.02.00.23.02.00
Частица6.54.4213.51.2.021.1.073.594.95.8.34.114.1.80.21
Причастие162.51.1.62.21.00.02.00.64.076.6.71.50.02.18.46.05
Деепричастие.53.37.57.11.07.00.02.00.09.00.96.18.02.00.14.05.00

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
Существительное22242830323231333433
Прилагательное109.79.211111112111213
Глагол19201918181816171517
Местоимение-существительное7.37.26.95.654.64.13.93.63.9
Местоименное прилагательное1.92.932.62.32.22.62.42.21.9
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)11.11.41.1.901.11.3.7011.1
Числительное (порядковое).20.40.30.40.60.30.30.10.20.40
Наречие65.44.64.54.24.63.73.74.23.7
Предикатив1.50.40.40.70.40.50.40.50.50
Предлог8.1101112101011121212
Союз107.36.1677.37.27.66.55.8
Междометие2.911.41.31.211.21.11.4.80
Вводное слово.40.30.20.10.10.10.10.10.20.20
Частица7.37.25.54.94.84.14.84.143.7
Причастие22.52.22.62.73.22.82.82.83
Деепричастие.70.30.20.30.20.20.20.20.10.40

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая85.73
          .    точка84.84
          -    тире28.95
          !    восклицательный знак18.35
          ?    вопросительный знак11.09
          ...    многоточие17.31
          !..    воскл. знак с многоточием0.13
          ?..    вопр. знак с многоточием0.09
          !!!    тройной воскл. знак0.74
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.82
          "    кавычка12.23
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие8.45
          ;    точка с запятой0.02




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. Дмитрий Рус
 45
2. Сергей Палий
 37
3. Михаил Зайцев
 37
4. Сергей Волков
 36
5. Валерий Большаков
 36
6. Маргарита Блинова
 36
7. Андрей Фролов
 35
8. Игорь Поль
 35
9. Артём Мичурин
 35
10. Сергей Джевага
 35
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх