fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Зов крови
Автор: Андрей Посняков
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:558197
Слов в произведении (СВП):81209
Приблизительно страниц:275
Средняя длина слова, знаков:5.11
Средняя длина предложения (СДП), знаков:54.64
СДП авторского текста, знаков:73.94
СДП диалога, знаков:38.63
Доля диалогов в тексте:38.78%
Доля авторского текста в диалогах:10.99%
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:10705
Активный словарный запас (АСЗ):9074
Активный несловарный запас (АНСЗ):1631
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1230.26
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2883.09 —> 5223-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:21882 (26.95% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:59327 (73.05% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное18918 (31.89%)
          Прилагательное7060 (11.90%)
          Глагол13812 (23.28%)
          Местоимение-существительное4539 (7.65%)
          Местоименное прилагательное3208 (5.41%)
          Местоимение-предикатив28 (0.05%)
          Числительное (количественное)769 (1.30%)
          Числительное (порядковое)129 (0.22%)
          Наречие4528 (7.63%)
          Предикатив925 (1.56%)
          Предлог6883 (11.60%)
          Союз7831 (13.20%)
          Междометие1187 (2.00%)
          Вводное слово312 (0.53%)
          Частица6527 (11.00%)
          Причастие944 (1.59%)
          Деепричастие225 (0.38%)
Служебных слов:30740 (51.81%)

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
Существительное4622487.18.4.061.7.47111.725243.6.82163.1.56
Прилагательное419.5151.81.6.00.39.052.5.555.26.91.2.1542.1.23
Глагол3613228.96.201.3.2010226172.5.58122.1.48
Местоимение-существительное9.64.9134.62.4.00.48.095.71.005.56.2.76.297.4.33.09
Местоименное прилагательное185.65.31.41.7.00.39.032.1.512.32.8.29.083.6.44.03
Местоимение-предикатив.05.02.12.02.02.00.00.00.00.00.05.06.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.1.711.3.64.24.03.47.20.61.061.1.86.15.03.61.09.00
Числительное (порядковое).83.12.27.02.03.00.03.05.06.00.09.14.02.02.00.02.00
Наречие6.16.4153.61.8.00.73.035.886.45.6.82.097.71.00.12
Предикатив1.3.862.3.83.53.02.11.00.83.14.921.4.15.031.5.08.00
Предлог54132.48.612.001.4.39.65.21.261.05.03.922.12
Союз198.9219.25.081.1.179.91.78.89.31.1.6114.88.17
Междометие5.21.4.623.4.88.00.15.05.59.14.471.4.33.021.2.14.00
Вводное слово.76.36.77.38.14.00.12.00.30.21.32.33.08.02.48.03.02
Частица115.13053.021.2.085.51.56.711.74.658.9.68.51
Причастие4.71.6.70.18.23.02.00.03.74.063.1.65.14.06.42.14.00
Деепричастие.50.18.58.18.05.00.00.00.11.08.74.20.02.00.45.03.00

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
Существительное17192526262626272626
Прилагательное6.77.588.29.29.19.39.3109.7
Глагол15171920202020181918
Местоимение-существительное7.89.67.96.65.15.44.744.34.3
Местоименное прилагательное2.23.94.24.64.54.544.354.3
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.10.00.10.00.10
Числительное (колич-ое)1.2.90.801.2.9011.11.1.701.2
Числительное (порядковое).10.10.20.20.10.20.10.10.20.20
Наречие6.77.76.155.45.35.26.25.15.5
Предикатив2.11.41.31.31.2111.80.80
Предлог5.57.98.7999.19.6109.610
Союз18117.67.78.88.39.59.49.39.7
Междометие3.91.61.21.21.31.311.4.901.2
Вводное слово.70.40.40.20.30.30.30.30.60.30
Частица12108.67.57.37.57.36.776.5
Причастие.60.70.70.8011.21.71.31.51.2
Деепричастие.70.20.20.20.20.20.20.40.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая160.12
          .    точка75.77
          -    тире59.51
          !    восклицательный знак16.89
          ?    вопросительный знак19.92
          ...    многоточие18.41
          !..    воскл. знак с многоточием0.02
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.28
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.47
          "    кавычка6.11
          ()    скобки0.59
          :    двоеточие6.67
          ;    точка с запятой0.06




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. Андрей Посняков
 52  – ожидает пересчёта
2. Надежда Федотова
 37  – ожидает пересчёта
3. Виталий Каплан
 37  – ожидает пересчёта
4. Дмитрий Скирюк
 36  – ожидает пересчёта
5. Андрей Буторин
 36  – ожидает пересчёта
6. Юрий Бурносов
 36  – ожидает пересчёта
7. Михаил Успенский
 36  – ожидает пересчёта
8. Олег Дивов
 36  – ожидает пересчёта
9. О'Санчес
 36  – ожидает пересчёта
10. Андрей Белянин
 36  – ожидает пересчёта
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх