fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Валузийские Бои
Автор: Джек Коннел
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:97141
Слов в произведении (СВП):14007
Приблизительно страниц:50
Средняя длина слова, знаков:5.47
Средняя длина предложения (СДП), знаков:71.46
СДП авторского текста, знаков:92.22
СДП диалога, знаков:49.3
Доля диалогов в тексте:33.5%
Доля авторского текста в диалогах:7.73%
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:3706
Активный словарный запас (АСЗ):3604
Активный несловарный запас (АНСЗ):102
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1334.06
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3064.78 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:2936 (20.96% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:11071 (79.04% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное3524 (31.83%)
          Прилагательное1299 (11.73%)
          Глагол2615 (23.62%)
          Местоимение-существительное935 (8.45%)
          Местоименное прилагательное601 (5.43%)
          Местоимение-предикатив3 (0.03%)
          Числительное (количественное)108 (0.98%)
          Числительное (порядковое)19 (0.17%)
          Наречие659 (5.95%)
          Предикатив62 (0.56%)
          Предлог1360 (12.28%)
          Союз1031 (9.31%)
          Междометие222 (2.01%)
          Вводное слово25 (0.23%)
          Частица755 (6.82%)
          Причастие280 (2.53%)
          Деепричастие27 (0.24%)
Служебных слов:4959 (44.79%)

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
Существительное4521508.68.5.08.76.0811.8428285.7.34126.3.50
Прилагательное576.9161.81.5.00.17.001.3.083.95.2.92.081.83.08
Глагол4318211411.002.1.088.8.7638164.3.179.13.25
Местоимение-существительное9.86.3243.92.8.00.76.005.9.345.23.9.59.179.6.42.00
Местоименное прилагательное206.87.41.4.17.00.25.001.3.342.52.3.00.003.4.50.08
Местоимение-предикатив.00.00.25.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.51.2.84.25.25.00.00.00.17.08.92.67.00.00.59.00.00
Числительное (порядковое).84.00.25.00.00.00.00.00.00.00.17.08.00.00.17.08.00
Наречие4.54.3204.11.6.00.42.002.2.253.33.5.34.003.21.8.08
Предикатив.42.00.84.34.25.00.00.00.50.00.34.17.08.00.76.00.00
Предлог57182.61113.081.8.841.00.081.2.00.00.843.9.08
Союз138.3207.64.4.00.76.087.3.507.13.6.34.177.41.5.34
Междометие6.31.81.22.5.92.00.08.001.0011.6.08.08.92.08.00
Вводное слово.00.08.17.92.00.00.00.00.08.08.08.25.00.00.34.00.00
Частица6.64.3274.21.5.001.001.9.344.14.3.17.084.7.76.25
Причастие8.9.841.41.59.00.08.001.3.085.5.84.34.00.50.34.00
Деепричастие.34.00.84.17.00.00.00.00.00.00.42.08.00.00.17.00.00

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
Существительное14202425262829263228
Прилагательное88.68.97.79.98.811119.59.8
Глагол14222522202119191819
Местоимение-существительное14117.97.67.23.96.36.55.43.5
Местоименное прилагательное3.94.94.84.94.14.44.34.14.14.4
Местоимение-предикатив.10.00.00.00.10.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).70.90.30.801.70.901.20.70
Числительное (порядковое).40.10.20.00.00.10.10.00.20.00
Наречие8.96.15.64.14.25.25.143.33.7
Предикатив1.40.90.50.30.90.40.30.50.00
Предлог107.96.911119.311129.812
Союз116.36.58.37.286.787.78.6
Междометие4.91.1.601.5.801.41.61.81.11.5
Вводное слово.90.30.10.10.30.20.00.00.00.00
Частица5.88.46.24.975.24.74.14.74.2
Причастие1.41.91.51.51.82.4.702.52.73.2
Деепричастие.30.10.00.30.20.20.20.10.30.50

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая103.38
          .    точка75.96
          -    тире28.63
          !    восклицательный знак6.35
          ?    вопросительный знак9.35
          ...    многоточие5.93
          !..    воскл. знак с многоточием0.14
          ?..    вопр. знак с многоточием0.07
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.14
          "    кавычка7.35
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие5.64
          ;    точка с запятой0.43




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. Джек Коннел
 35
2. Владимир Свержин
 32
3. Елена Хаецкая
 32
4. Борис Акунин
 32
5. Вадим Панов
 32
6. Диана Удовиченко
 32
7. Виталий Зыков
 32
8. Кирилл Алейников
 32
9. Дмитрий Дашко
 32
10. Андрей Легостаев
 32
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх