fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Магия в крови
Автор: Сергей Ветров
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:492909
Слов в произведении (СВП):74945
Приблизительно страниц:265
Средняя длина слова, знаков:5.34
Средняя длина предложения (СДП), знаков:93.69
СДП авторского текста, знаков:112.76
СДП диалога, знаков:60.05
Доля диалогов в тексте:23.2%
Доля авторского текста в диалогах:1.03%
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:9096
Активный словарный запас (АСЗ):8534
Активный несловарный запас (АНСЗ):562
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1212.94
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2792.66 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:18144 (24.21% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:56801 (75.79% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное18674 (32.88%)
          Прилагательное6828 (12.02%)
          Глагол12866 (22.65%)
          Местоимение-существительное6220 (10.95%)
          Местоименное прилагательное3496 (6.15%)
          Местоимение-предикатив20 (0.04%)
          Числительное (количественное)837 (1.47%)
          Числительное (порядковое)175 (0.31%)
          Наречие3227 (5.68%)
          Предикатив521 (0.92%)
          Предлог7462 (13.14%)
          Союз5401 (9.51%)
          Междометие974 (1.71%)
          Вводное слово201 (0.35%)
          Частица4939 (8.70%)
          Причастие1574 (2.77%)
          Деепричастие422 (0.74%)
Служебных слов:29135 (51.29%)

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
Существительное481939169.6.032.698.6129264.4.72137.61.6
Прилагательное566.2132.2.99.01.35.011.8.433.54.3.91.122.61.3.37
Глагол3416191611.062.2.407.51.133122.7.25103.7.72
Местоимение-существительное9.87.33352.7.04.65.076.1.756.63.9.47.25101.28
Местоименное прилагательное236.66.12.91.3.01.29.151.3.412.21.4.09.063.8.75.10
Местоимение-предикатив.04.03.13.00.00.00.00.00.00.00.03.01.00.00.03.00.00
Числительное (колич-ое)4.41.21.54.52.01.24.00.21.062.2.52.04.01.34.21.00
Числительное (порядковое)1.2.24.22.06.04.00.00.00.00.00.06.26.01.00.10.07.00
Наречие3.35.81351.1.01.71.042.2.853.82.3.43.064.61.3.25
Предикатив.75.541.8.72.19.00.10.00.50.09.54.74.12.03.66.06.01
Предлог52154.11315.032.621.5.10.25.75.04.001.12.9.09
Союз116.6179.83.2.031.1.155.4.747.24.8.57.508.81.2.59
Междометие3.9.771.32.8.77.01.07.00.63.09.94.93.07.011.4.31.13
Вводное слово.29.15.41.84.18.00.07.00.10.01.15.25.04.00.32.01.00
Частица6.86255.81.7.011.7.094.2.784.56.9.34.416.21.2.29
Причастие9.42.21.11.1.79.00.12.01.49.155.6.54.15.01.35.21.15
Деепричастие.87.41.49.53.24.00.03.00.13.042.1.46.04.01.47.12.03

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
Существительное11172123252626292728
Прилагательное7.37.57.68.58.710109.79.19.3
Глагол15172022211917181717
Местоимение-существительное101413118.37.77.66.58.37.5
Местоименное прилагательное2.755.34.44.24.34.84.95.44.8
Местоимение-предикатив.00.00.00.10.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).801.111.11.11.31.21.11.21.1
Числительное (порядковое).40.50.20.20.30.30.20.20.20.20
Наречие8.35.44.83.843.94.43.93.54.3
Предикатив1.21.80.90.90.50.60.60.60.70
Предлог8.78.98.89.2101010111110
Союз168.36.86.25.66.96.96.26.96.8
Междометие5.8011.11.111.4.901.90
Вводное слово.60.50.20.20.20.10.20.10.20.30
Частица9.7107.26.26.66.565.75.26.3
Причастие1.11.51.71.71.62.12.72.52.62.3
Деепричастие2.80.60.50.40.40.40.50.40.40

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая121.94
          .    точка40.79
          -    тире6.27
          !    восклицательный знак17.48
          ?    вопросительный знак8.06
          ...    многоточие1.17
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.75
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.93
          "    кавычка7.03
          ()    скобки0.01
          :    двоеточие2.51
          ;    точка с запятой0.11




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 Сергея Ветрова 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. Виталий Зыков
 40
2. Сергей Вольнов
 39
3. Никита Аверин
 38
4. Кирилл Алейников
 38
5. Павел Марушкин
 38
6. Дмитрий Воронин
 38
7. Кирилл Клеванский
 38
8. Алексей Глушановский
 38
9. Владислав Выставной
 38
10. Ева Никольская
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх