fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Фирмамент
Автор: Михаил Савеличев
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:599637
Слов в произведении (СВП):80394
Приблизительно страниц:322
Средняя длина слова, знаков:6.04
Средняя длина предложения (СДП), знаков:94.95
СДП авторского текста, знаков:118.78
СДП диалога, знаков:51.25
Доля диалогов в тексте:19.12%
Доля авторского текста в диалогах:11.26%
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:12205
Активный словарный запас (АСЗ):11385
Активный несловарный запас (АНСЗ):820
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1485.39
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3572.98 —> 203-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:14334 (17.83% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:66060 (82.17% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное25078 (37.96%)
          Прилагательное10897 (16.50%)
          Глагол11229 (17.00%)
          Местоимение-существительное4215 (6.38%)
          Местоименное прилагательное2557 (3.87%)
          Местоимение-предикатив6 (0.01%)
          Числительное (количественное)432 (0.65%)
          Числительное (порядковое)58 (0.09%)
          Наречие2483 (3.76%)
          Предикатив724 (1.10%)
          Предлог7103 (10.75%)
          Союз6013 (9.10%)
          Междометие1020 (1.54%)
          Вводное слово137 (0.21%)
          Частица3347 (5.07%)
          Причастие3483 (5.27%)
          Деепричастие201 (0.30%)
Служебных слов:24599 (37.24%)

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
Существительное6744475.76.6.00.97.108.31.431395.4.1910211.2
Прилагательное9810111.2.89.01.24.031.3.634.28.97.012.63.8.26
Глагол3019177.46.9.04.56.144.6.9732112.5.185.24.4.22
Местоимение-существительное6.36.8182.41.7.00.42.073.3.853.12.9.42.3971.1.04
Местоименное прилагательное155.34.22.67.00.06.04.67.431.51.4.14.062.2.52.00
Местоимение-предикатив.00.00.04.01.00.00.00.00.00.00.00.01.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)2.8.84.43.15.10.00.04.00.04.14.31.25.03.00.19.18.01
Числительное (порядковое).31.08.11.01.01.00.00.00.00.00.03.14.00.00.03.03.00
Наречие3.35.48.12.5.65.01.36.001.7.563.12.6.40.1721.4.07
Предикатив1.4.582.4.49.40.00.06.03.26.28.60.85.17.03.75.15.00
Предлог44241.37.310.00.81.13.78.60.21.79.01.01.546.4.10
Союз22131572.3.00.35.06414.53.1.40.224.93.2.19
Междометие3.91.3.792.8.88.00.00.00.95.13.601.13.01.74.46.00
Вводное слово.14.17.28.36.01.00.00.00.04.01.14.25.01.00.25.01.00
Частица5.54.5172.9.85.001.4.041.7.572.42.7.25.173.71.6.11
Причастие264.41.5.78.68.00.10.04.81.268.81.7.33.04.431.2.06
Деепричастие.53.32.21.22.17.00.00.00.10.03.54.14.06.03.14.17.00

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
Существительное23262528303232323334
Прилагательное128.91011121313151313
Глагол9252319161614141514
Местоимение-существительное189.46.25.854.44.54.93.64.2
Местоименное прилагательное2.73.12.94.23.72.94.23.53.63.5
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).7011.40.60.50.40.30.60.50
Числительное (порядковое).10.10.10.10.10.10.10.10.10.00
Наречие6.74.84.2332.82.82.62.52.6
Предикатив2.51.31.11.3.90.901.80.30.80
Предлог4.34.59.4109.59.69.79.99.99.4
Союз8.26.277.287.77.97.78.37.8
Междометие3.3.601.41.31.81.61.81.901.3
Вводное слово.40.50.20.20.10.20.20.00.00.20
Частица6.27.364.84.94.343.943.2
Причастие2.21.62.233.63.94.23.94.95.4
Деепричастие.60.10.10.10.10.20.20.30.40.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая123.02
          .    точка63.57
          -    тире18.22
          !    восклицательный знак2.24
          ?    вопросительный знак9.34
          ...    многоточие5.67
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.21
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.24
          "    кавычка3.28
          ()    скобки0.20
          :    двоеточие0.93
          ;    точка с запятой0.40




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. Михаил Савеличев
 41
2. Татьяна Устименко
 32
3. Сергей Вольнов
 32
4. Владимир Контровский
 31
5. Лев Вершинин
 31
6. Александр Зорич
 31
7. Кирилл Алейников
 31
8. Игорь Поль
 31
9. Андрей Фролов
 31
10. Zотов
 31
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх