fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Железный замок
Автор: Александр Больных
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:455205
Слов в произведении (СВП):64494
Приблизительно страниц:234
Средняя длина слова, знаков:5.47
Средняя длина предложения (СДП), знаков:58.1
СДП авторского текста, знаков:73.8
СДП диалога, знаков:45.16
Доля диалогов в тексте:42.69%
Доля авторского текста в диалогах:8.93%
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:7651
Активный словарный запас (АСЗ):7370
Активный несловарный запас (АНСЗ):281
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1249.34
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2818.09 —> 6073-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:14605 (22.65% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:49889 (77.35% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное14896 (29.86%)
          Прилагательное6596 (13.22%)
          Глагол13002 (26.06%)
          Местоимение-существительное5045 (10.11%)
          Местоименное прилагательное2568 (5.15%)
          Местоимение-предикатив9 (0.02%)
          Числительное (количественное)566 (1.13%)
          Числительное (порядковое)91 (0.18%)
          Наречие3226 (6.47%)
          Предикатив503 (1.01%)
          Предлог4893 (9.81%)
          Союз4916 (9.85%)
          Междометие1034 (2.07%)
          Вводное слово138 (0.28%)
          Частица3931 (7.88%)
          Причастие1154 (2.31%)
          Деепричастие162 (0.32%)
Служебных слов:22696 (45.49%)

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
Существительное37195186.2.001.4.2610.9819234.5.26135.9.98
Прилагательное608.92021.00.31.021.6.443.26.4.83.092.71.8.28
Глагол4124261514.072.28101.433192.6.28114.3.46
Местоимение-существительное7.68.3344.12.5.02.72.066.4.774.13.5.59.5711.63.06
Местоименное прилагательное1965.32.2.81.00.33.091.2.421.61.3.28.063.2.57.13
Местоимение-предикатив.00.00.06.02.00.00.00.00.00.00.00.04.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.21.21.1.37.28.00.07.00.24.07.81.72.04.00.53.04.00
Числительное (порядковое).76.07.17.04.04.00.00.04.00.02.00.24.00.00.09.04.00
Наречие4.66.6195.81.1.02.44.002.8.6133.2.52.064.2.92.13
Предикатив.88.502.1.98.28.00.02.00.39.07.44.65.07.02.76.06.00
Предлог44141.81111.001.3.48.55.04.021.4.04.00.292.7.04
Союз159.119123.6.04.85.136.6.925.84.76.137.31.2.09
Междометие3.71.31.741.1.00.04.061.22.982.1.11.001.2.24.02
Вводное слово.13.20.39.63.07.00.00.00.11.07.13.42.02.00.22.02.00
Частица5.85.5324.61.3.001.7.043.41.145.5.31.094.41.2.06
Причастие9.32.61.1.57.44.00.07.00.48.023.7.57.20.00.39.26.00
Деепричастие.48.20.37.33.07.00.02.00.15.02.50.26.00.00.26.04.02

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
Существительное15182022242727272826
Прилагательное9.19.49.110111112111111
Глагол12253125211918202020
Местоимение-существительное16127.97.47.16.16.25.85.95.8
Местоименное прилагательное2.843.74.54.54.43.94.94.34.1
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).80.80.90.801.1.901.1.90.80.70
Числительное (порядковое).20.10.10.10.10.20.20.10.10.20
Наречие8.97.24.44.33.74.74.74.34.34.3
Предикатив1.61.2.80.70.80.50.40.40.40.70
Предлог6.25.16.38.69.38.78.68.88.59
Союз126.96.57.87.18.17.77.377.8
Междометие5.9.50.701.21.31.31.61.31.31.6
Вводное слово.70.30.20.20.10.20.10.10.10.10
Частица7.87.67.25.565.66.15.65.66
Причастие11.11.21.52.42.31.92.61.91.7
Деепричастие.50.20.10.20.20.10.40.20.40.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая109.61
          .    точка97.33
          -    тире29.66
          !    восклицательный знак5.32
          ?    вопросительный знак10.20
          ...    многоточие6.61
          !..    воскл. знак с многоточием0.02
          ?..    вопр. знак с многоточием0.06
          !!!    тройной воскл. знак0.05
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.78
          "    кавычка1.71
          ()    скобки0.11
          :    двоеточие3.30
          ;    точка с запятой0.36




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. Александр Больных
 46
2. Ник Перумов
 38
3. Денис Чекалов
 38
4. Александра Лисина
 37
5. Кирилл Алейников
 37
6. Диана Удовиченко
 37
7. Александр Рудазов
 36
8. Татьяна Андрианова
 36
9. Виталий Зыков
 36
10. Андрей Егоров
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх