fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Мера хаоса
Автор: Дмитрий Казаков
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:645131
Слов в произведении (СВП):90478
Приблизительно страниц:319
Средняя длина слова, знаков:5.33
Средняя длина предложения (СДП), знаков:63.62
СДП авторского текста, знаков:79.59
СДП диалога, знаков:50.01
Доля диалогов в тексте:42.57%
Доля авторского текста в диалогах:14.31%
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:10222
Активный словарный запас (АСЗ):9486
Активный несловарный запас (АНСЗ):736
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1319.06
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3024.14 —> 3283-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:19935 (22.03% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:70543 (77.97% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное22818 (32.35%)
          Прилагательное7596 (10.77%)
          Глагол17468 (24.76%)
          Местоимение-существительное5265 (7.46%)
          Местоименное прилагательное3211 (4.55%)
          Местоимение-предикатив11 (0.02%)
          Числительное (количественное)869 (1.23%)
          Числительное (порядковое)152 (0.22%)
          Наречие4163 (5.90%)
          Предикатив545 (0.77%)
          Предлог9690 (13.74%)
          Союз6813 (9.66%)
          Междометие1182 (1.68%)
          Вводное слово124 (0.18%)
          Частица4920 (6.97%)
          Причастие1835 (2.60%)
          Деепричастие306 (0.43%)
Служебных слов:31522 (44.68%)

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
Существительное4217607.37.7.011.8.29101.0029264.2.24126.7.86
Прилагательное506.7141.2.96.01.21.041.1.204.46.6.68.082.61.9.17
Глагол412020107.5.032.3.41111.241193.2.37124.4.44
Местоимение-существительное85.1234.32.01.54.044.8.614.92.9.33.207.9.44.20
Местоименное прилагательное163.78.12.2.89.00.25.031.4.292.11.9.13.012.4.48.07
Местоимение-предикатив.00.00.08.01.00.00.00.00.01.00.00.00.01.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.2.811.3.24.27.01.23.04.15.032.77.07.00.49.11.01
Числительное (порядковое)1.1.07.16.04.03.00.00.01.00.00.12.31.00.00.05.01.03
Наречие4.74.8174.21.1.01.53.052.6.484.72.8.45.034.21.1.16
Предикатив.64.271.9.60.17.00.03.00.25.05.35.69.09.01.40.05.00
Предлог73172.51012.002.1.56.90.12.12.74.11.00.853.7.15
Союз167.9198.73.6.03.66.116.8195.1.72.316.61.6.23
Междометие4.6.781.23.11.1.00.13.001.03.74.69.07.00.61.33.09
Вводное слово.09.15.27.24.03.01.00.00.08.00.09.27.01.01.13.01.01
Частица7.23.7253.61.3.001.2.053.4.544.56.3.57.164.71.2.11
Причастие9.61.71.1.46.33.00.07.04.98.037.1.82.25.03.37.19.05
Деепричастие.38.16.17.11.07.00.03.00.08.012.2.29.01.01.27.07.01

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
Существительное18212225272728293028
Прилагательное7.36.97.48.19.38.899.3109.7
Глагол17272523202019181919
Местоимение-существительное109.87.36.45.54.84.44.43.84.1
Местоименное прилагательное2.443.53.83.93.73.83.73.93.8
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)11.90111.1.9011.1.80
Числительное (порядковое).20.20.30.10.10.20.10.20.10.20
Наречие7.35.45.34.83.94.54.54.25.14.1
Предикатив1.4.50.60.60.70.50.60.60.40.40
Предлог128.91111111112121012
Союз116.67.377.58.57.98.287.7
Междометие3.6.90.9011.11.31.11.51.11.3
Вводное слово.20.30.20.10.20.20.10.20.00.10
Частица6.866.95.25.65.55.45.555.8
Причастие1.41.41.72.32.12.52.32.52.12.3
Деепричастие1.30.30.30.30.30.30.30.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая137.58
          .    точка77.94
          -    тире43.12
          !    восклицательный знак11.84
          ?    вопросительный знак12.49
          ...    многоточие9.57
          !..    воскл. знак с многоточием0.48
          ?..    вопр. знак с многоточием0.33
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.01
          "    кавычка3.72
          ()    скобки0.12
          :    двоеточие1.30
          ;    точка с запятой0.04




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. Дмитрий Казаков
 50
2. Тимур Туров
 41
3. Сергей Волков
 39
4. Галина Романова
 39
5. Анна Гурова
 39
6. Игорь Недозор
 38
7. Юрий Погуляй
 38
8. Денис Бурмистров
 38
9. Диана Удовиченко
 38
10. Максим Хорсун
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх