fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Добрый Кощей
Автор: Максим Лагно
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:349534
Слов в произведении (СВП):51360
Приблизительно страниц:176
Средняя длина слова, знаков:5.19
Средняя длина предложения (СДП), знаков:49.46
СДП авторского текста, знаков:60.64
СДП диалога, знаков:39.84
Доля диалогов в тексте:43.42%
Доля авторского текста в диалогах:9.5%
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:6671
Активный словарный запас (АСЗ):6303
Активный несловарный запас (АНСЗ):368
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1119.85
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2555.88 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:10780 (20.99% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:40580 (79.01% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное14833 (36.55%)
          Прилагательное3829 (9.44%)
          Глагол9921 (24.45%)
          Местоимение-существительное3789 (9.34%)
          Местоименное прилагательное2270 (5.59%)
          Местоимение-предикатив2 (0.00%)
          Числительное (количественное)405 (1.00%)
          Числительное (порядковое)88 (0.22%)
          Наречие1969 (4.85%)
          Предикатив317 (0.78%)
          Предлог4640 (11.43%)
          Союз3727 (9.18%)
          Междометие1003 (2.47%)
          Вводное слово114 (0.28%)
          Частица2866 (7.06%)
          Причастие467 (1.15%)
          Деепричастие142 (0.35%)
Служебных слов:18553 (45.72%)

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
Существительное5418658.510.001.1.239.9.7528304.6.49144.2.91
Прилагательное494.2131.71.1.00.19.00.82.232.24.1.47.121.9.33.09
Глагол5416201211.022.1.407.3.5140152.7.338.52.1.40
Местоимение-существительное116.3276.13.1.00.75.145.914.74.3.23.429.8.47.16
Местоименное прилагательное225.98.52.5.77.00.23.021.4.422.11.7.14.052.9.23.02
Местоимение-предикатив.00.00.00.02.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.3.84.84.09.26.00.09.00.07.12.77.93.02.00.47.12.05
Числительное (порядковое)1.2.12.33.05.00.00.00.00.02.00.09.12.00.00.05.02.00
Наречие5.42.9155.71.1.00.23.021.7.423.11.6.30.053.1.21.07
Предикатив.75.261.7.68.21.00.02.00.23.07.16.44.09.02.68.00.02
Предлог62132.41013.001.5.42.30.02.21.42.00.00.511.2.21
Союз196.9219.94.1.02.58.213.8.6352.9.95.127.4.54.12
Междометие7.1.911.54.61.4.00.12.071.4.2311.5.40.071.4.07.05
Вводное слово.56.19.35.49.14.00.00.00.09.00.05.16.02.00.28.05.00
Частица8.84.4266.12.1.001.052.3.723.54.3.49.194.4.37.12
Причастие5.3.82.21.28.19.00.07.00.14.052.3.23.05.02.30.07.02
Деепричастие.95.09.28.26.07.00.00.00.05.05.68.28.05.02.28.00.00

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
Существительное23272728313132323234
Прилагательное4.87.26.78.47.38.58.38.68.39.4
Глагол14202523211919192017
Местоимение-существительное12128.37.56.16.255.44.55.4
Местоименное прилагательное2.34.74.44.74.14.95.24.56.15.1
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).90.801.60.90.90.70.90.60.70
Числительное (порядковое).30.20.10.10.20.20.10.10.10.00
Наречие6.85.43.53.73.232.8333.1
Предикатив1.4.90.50.60.60.40.50.30.40.40
Предлог7.85.68.69.3119.69.8101211
Союз115.96.46.37.28.48.67.85.66.1
Междометие8.11.701.111.11.31.51.1.90
Вводное слово.50.40.20.20.20.20.10.10.00.10
Частица6.38.16.55.654.955.34.45.1
Причастие.50.40.70.8011.41.41.2.901.5
Деепричастие.70.20.20.20.20.20.30.30.30.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая106.52
          .    точка98.93
          -    тире34.21
          !    восклицательный знак8.76
          ?    вопросительный знак12.75
          ...    многоточие6.17
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.02
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.02
          "    кавычка6.97
          ()    скобки0.08
          :    двоеточие11.00
          ;    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».


Внимание! У Максима Лагно 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. Дмитрий Емец
 37
2. Сергей Волков
 37
3. Наталья Деева
 36
4. Марианна Алфёрова
 36
5. Артём Тихомиров
 36
6. Александр Рудазов
 36
7. Сергей Панарин
 36
8. Данил Корецкий
 36
9. Александр Матюхин
 36
10. Юрий Бурносов
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх