fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Бремя крови
Автор: Ксен Крас
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:990889
Слов в произведении (СВП):153941
Приблизительно страниц:526
Средняя длина слова, знаков:5.15
Средняя длина предложения (СДП), знаков:83.62
СДП авторского текста, знаков:113.9
СДП диалога, знаков:54.74
Доля диалогов в тексте:33.64%
Доля авторского текста в диалогах:2.13%
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:10292
Активный словарный запас (АСЗ):9267
Активный несловарный запас (АНСЗ):1025
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1098.27
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2447.61 отсутствует в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:8346.14
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:35260 (22.90% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:118681 (77.10% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное35427 (29.85%)
          Прилагательное10988 (9.26%)
          Глагол29127 (24.54%)
          Местоимение-существительное12812 (10.80%)
          Местоименное прилагательное8341 (7.03%)
          Местоимение-предикатив9 (0.01%)
          Числительное (количественное)1944 (1.64%)
          Числительное (порядковое)437 (0.37%)
          Наречие6057 (5.10%)
          Предикатив916 (0.77%)
          Предлог12901 (10.87%)
          Союз14442 (12.17%)
          Междометие2541 (2.14%)
          Вводное слово186 (0.16%)
          Частица8926 (7.52%)
          Причастие1836 (1.55%)
          Деепричастие183 (0.15%)
Служебных слов:60341 (50.84%)

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
Существительное381240128.8.021.6.477.8.7624396.2.14133.2.33
Прилагательное383.8112.41.3.00.53.101.2.204.37.91.071.91.04
Глагол4016291815.022.5.438.61.433203.6.13112.5.21
Местоимение-существительное128.1364.22.8.02.72.134.8.754.45.5.56.2012.59.05
Местоименное прилагательное335.36.62.51.4.00.64.191.1.5322.5.27.053.63.08
Местоимение-предикатив.00.00.05.00.00.00.00.00.00.00.00.01.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)6.11.31.8.30.40.01.30.03.17.051.51.2.08.01.46.14.00
Числительное (порядковое)1.5.10.36.10.08.00.06.02.08.00.26.37.01.00.17.03.00
Наречие3.45.2124.81.7.00.83.052.1.433.12.9.53.034.2.69.04
Предикатив.63.301.4.68.18.00.09.00.29.05.40.58.11.00.75.02.02
Предлог469.83.11116.002.4.99.84.18.081.2.01.00.851.7.05
Союз178.425136.4.001.7.278.628.35.81.317.81.5.13
Междометие4.511.54.11.5.00.16.05.94.131.31.6.18.05.89.17.03
Вводное слово.10.06.24.33.08.00.02.00.11.01.11.13.02.00.06.01.00
Частица6.13.7314.71.9.001.9.112.7.463.25.1.40.054.61.18
Причастие5.6.81.93.41.47.00.10.02.43.082.21.16.02.33.18.01
Деепричастие.11.06.17.11.04.00.01.01.02.00.40.05.01.00.25.01.00

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
Существительное17192121242425252525
Прилагательное6.46.77.177.57.77.77.77.17.2
Глагол9252724222120192019
Местоимение-существительное21129.39.598.27.67.67.97.1
Местоименное прилагательное4.65.84.8665.65.95.35.76.2
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.31.61.11.31.41.21.61.41.21.5
Числительное (порядковое).50.50.30.30.20.20.20.20.30.30
Наречие5.74.94.53.83.93.83.943.94.1
Предикатив1.5.70.90.70.60.30.60.40.50.50
Предлог8.65.37.38.68.49.58.69.199
Союз136.488.48.6109.6101111
Междометие5.61.2.801.11.31.61.91.81.91.8
Вводное слово.40.20.10.00.10.10.10.10.10.10
Частица4.29.27.56.55.75.65.96.25.96.2
Причастие.80.80.9011.21.11.41.21.31.3
Деепричастие.20.10.10.10.10.10.10.10.10.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая124.81
          .    точка62.84
          -    тире14.43
          !    восклицательный знак5.12
          ?    вопросительный знак6.84
          ...    многоточие2.36
          !..    воскл. знак с многоточием0.02
          ?..    вопр. знак с многоточием0.02
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.15
          "    кавычка0.71
          ()    скобки0.79
          :    двоеточие0.34
          ;    точка с запятой0.33




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 Ксен Крас 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 Воронин
 36
2. Юлия Андреева
 36
3. Елена Горелик
 35
4. Андрей Смирнов
 34
5. Кирилл Алейников
 34
6. Вера Ковальчук
 34
7. Вера Камша
 34
8. Сергей Мусаниф
 34
9. Дмитрий Распопов
 34
10. Олег Авраменко
 34
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх