fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Не видя звёзд
Автор: Вадим Панов
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:510351
Слов в произведении (СВП):68648
Приблизительно страниц:256
Средняя длина слова, знаков:5.64
Средняя длина предложения (СДП), знаков:65.4
СДП авторского текста, знаков:105
СДП диалога, знаков:48.3
Доля диалогов в тексте:51.66%
Доля авторского текста в диалогах:10.34%
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:7437
Активный словарный запас (АСЗ):6898
Активный несловарный запас (АНСЗ):539
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1155.18
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2510.64 —> 10212-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:14894 (21.70% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:53754 (78.30% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное16734 (31.13%)
          Прилагательное6618 (12.31%)
          Глагол12611 (23.46%)
          Местоимение-существительное4652 (8.65%)
          Местоименное прилагательное2437 (4.53%)
          Местоимение-предикатив3 (0.01%)
          Числительное (количественное)707 (1.32%)
          Числительное (порядковое)268 (0.50%)
          Наречие2794 (5.20%)
          Предикатив619 (1.15%)
          Предлог6101 (11.35%)
          Союз5729 (10.66%)
          Междометие1173 (2.18%)
          Вводное слово148 (0.28%)
          Частица3704 (6.89%)
          Причастие1204 (2.24%)
          Деепричастие143 (0.27%)
Служебных слов:24090 (44.82%)

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
Существительное4520447.57.7.001.5.968.61.226286.1.29125.61
Прилагательное537.1171.81.00.50.091.6.2357.61.7.052.51.8.11
Глагол451923127.2.041.8.877.21.635193.9.309.24.1.48
Местоимение-существительное8.78.7304.11.7.00.73.075.1.804.83.3.39.379.6.80.00
Местоименное прилагательное174.66.52.4.82.00.45.12.98.731.61.6.16.092.7.34.05
Местоимение-предикатив.00.00.02.00.00.00.00.00.00.00.00.00.02.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)5.71.21.1.27.23.00.54.04.20.051.1.39.05.00.41.11.02
Числительное (порядковое)2.79.43.12.02.00.04.00.11.02.29.25.07.00.11.09.00
Наречие3.88.1143.8.95.02.59.041.9.612.33.5.55.0531.04
Предикатив1.3.861.9.82.37.00.09.05.37.11.62.41.20.00.96.04.00
Предлог54152.19.414.001.61.3.59.21.111.1.02.00.732.8.02
Союз161022123.2.00.91.377.41.185.86.707.71.7.29
Междометие4.71.72.53.8.82.00.16.041.1.121.31.7.14.001.5.52.04
Вводное слово.34.32.30.27.02.00.00.00.16.04.18.37.04.02.21.04.00
Частица5.44.63031.2.001.5.113.11.003.34.8.36.214.1.91.16
Причастие7.71.91.1.55.43.00.12.11.55.054.9.87.30.02.46.29.04
Деепричастие.29.05.30.04.02.00.00.02.04.001.3.12.04.00.18.09.00

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
Существительное15212425282828282729
Прилагательное8.39.19.49.29.3111011119.9
Глагол13242323212019191819
Местоимение-существительное169.67.86.56.15.55.75.34.74.7
Местоименное прилагательное2.34.63.83.23.53.63.33.44.64.5
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.41.21.21.11.21.1.90.901.3.80
Числительное (порядковое).30.40.40.50.30.40.50.60.50.30
Наречие6.85.64.23.83.244.2443.1
Предикатив2.21.31.901.70.50.60.40.60
Предлог76.67.99.4109.71010109.7
Союз166.16.687.47.58.38.298.2
Междометие4.801.31.41.722.41.31.91.7
Вводное слово.40.40.30.10.20.20.20.20.10.20
Частица6.27.76.65.75.84.94.74.74.65.1
Причастие.801.21.41.51.61.72.2222.8
Деепричастие.40.20.30.30.20.20.20.10.40.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая121.85
          .    точка85.07
          -    тире41.41
          !    восклицательный знак3.23
          ?    вопросительный знак15.60
          ...    многоточие10.12
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.26
          "    кавычка19.24
          ()    скобки0.57
          :    двоеточие9.47
          ;    точка с запятой0.36




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. Вадим Панов
 46
2. Антон Первушин
 36
3. Вячеслав Шалыгин
 35
4. Ольга Куно
 35
5. Олег Авраменко
 35
6. Иар Эльтеррус
 35
7. Сергей Костин
 34
8. Сергей Вольнов
 34
9. Игорь Шенгальц
 34
10. Алекс Каменев
 34
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх