fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Маска Дантеса
Автор: Марианна Алфёрова
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:588079
Слов в произведении (СВП):85054
Приблизительно страниц:301
Средняя длина слова, знаков:5.34
Средняя длина предложения (СДП), знаков:43.48
СДП авторского текста, знаков:53.01
СДП диалога, знаков:37.09
Доля диалогов в тексте:51.2%
Доля авторского текста в диалогах:4.56%
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:9794
Активный словарный запас (АСЗ):9210
Активный несловарный запас (АНСЗ):584
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1228.52
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2816.96 —> 6129-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:19083 (22.44% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:65971 (77.56% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное22881 (34.68%)
          Прилагательное6735 (10.21%)
          Глагол16523 (25.05%)
          Местоимение-существительное6302 (9.55%)
          Местоименное прилагательное3291 (4.99%)
          Местоимение-предикатив7 (0.01%)
          Числительное (количественное)951 (1.44%)
          Числительное (порядковое)210 (0.32%)
          Наречие3711 (5.63%)
          Предикатив814 (1.23%)
          Предлог7254 (11.00%)
          Союз5500 (8.34%)
          Междометие1411 (2.14%)
          Вводное слово188 (0.28%)
          Частица5211 (7.90%)
          Причастие979 (1.48%)
          Деепричастие136 (0.21%)
Служебных слов:29300 (44.41%)

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
Существительное5018559.17.7.011.9.5310228213.7.34154.4.58
Прилагательное495.4131.71.3.00.37.041.6.273.53.3.53.012.21.2.16
Глагол551824129.4.042.3.379.21.236133.2.198.52.8.25
Местоимение-существительное1183352.8.04.86.104.814.92.9.27.3112.62.12
Местоименное прилагательное234.17.31.7.71.00.37.16.95.431.71.5.10.032.8.49.01
Местоимение-предикатив.01.00.06.00.00.00.00.00.00.00.01.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)6.51.11.4.21.33.00.28.03.18.031.2.68.04.03.56.09.01
Числительное (порядковое)2.04.33.07.00.00.04.00.03.01.10.12.01.00.03.06.00
Наречие55.3145.11.3.00.59.032.6.813.72.6.43.044.3.59.04
Предикатив1.3.552.41.1.37.00.06.00.65.19.64.59.13.00.96.03.00
Предлог57143811.002.1.81.55.06.101.3.00.00.501.5.04
Союз165.317104.3.00.86.334.7.815.23.9.70.196.1.76.06
Междометие5.811.451.3.00.12.07.93.24.771.6.21.031.2.10.01
Вводное слово.46.19.36.58.09.00.01.00.06.04.10.25.07.00.19.00.00
Частица9.14.9335.51.7.001.5.043.7344.8.50.155.1.46.06
Причастие5.41.4.74.24.22.00.07.01.50.062.5.52.22.03.22.21.01
Деепричастие.25.12.16.15.06.00.00.00.07.03.58.12.01.00.31.04.00

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
Существительное19232529303133323434
Прилагательное5.97.17.78.48.59.38.39.5108.9
Глагол15252423212018181717
Местоимение-существительное14117.66.75.74.95.44.43.94.4
Местоименное прилагательное2.84.54.13.84.24.14.65.14.34.4
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.31.21.31.111.21.1111.2
Числительное (порядковое).20.30.20.20.30.20.20.20.30.30
Наречие75.24.54.23.53.93.73.73.64
Предикатив2.1.901.90.90.80.70.60.50.40
Предлог6.56.19.29.49.81010111010
Союз115.75.75.26.36.166.56.26.3
Междометие5.5.901.1111.11.2.701.21.1
Вводное слово.70.20.20.10.10.10.10.20.10.10
Частица7.87.77.36.35.65.45.15.55.15.6
Причастие.40.8011.31.51.31.61.521.6
Деепричастие.30.10.10.10.20.20.30.20.10.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая86.87
          .    точка113.78
          -    тире40.43
          !    восклицательный знак11.73
          ?    вопросительный знак20.05
          ...    многоточие19.51
          !..    воскл. знак с многоточием0.15
          ?..    вопр. знак с многоточием0.22
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.47
          "    кавычка15.48
          ()    скобки0.49
          :    двоеточие4.39
          ;    точка с запятой0.18




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. Марианна Алфёрова
 52
2. Александр Старшинов
 41
3. Дмитрий Дашко
 41
4. Кирилл Бенедиктов
 41
5. Zотов
 40
6. Андрей Быстров
 40
7. Борис Акунин
 40
8. Александр Зорич
 39
9. Виктор Глебов
 39
10. Вадим Панов
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх