fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Скелеты
Автор: Максим Кабир
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:659894
Слов в произведении (СВП):91564
Приблизительно страниц:339
Средняя длина слова, знаков:5.58
Средняя длина предложения (СДП), знаков:47.05
СДП авторского текста, знаков:56.12
СДП диалога, знаков:33.17
Доля диалогов в тексте:27.93%
Доля авторского текста в диалогах:12.83%
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:15383
Активный словарный запас (АСЗ):14200
Активный несловарный запас (АНСЗ):1183
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1577.14
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3929.91 —> 15-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:15192 (16.59% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:76372 (83.41% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное28874 (37.81%)
          Прилагательное7767 (10.17%)
          Глагол17889 (23.42%)
          Местоимение-существительное6270 (8.21%)
          Местоименное прилагательное2731 (3.58%)
          Местоимение-предикатив2 (0.00%)
          Числительное (количественное)735 (0.96%)
          Числительное (порядковое)320 (0.42%)
          Наречие2750 (3.60%)
          Предикатив428 (0.56%)
          Предлог9267 (12.13%)
          Союз5303 (6.94%)
          Междометие1246 (1.63%)
          Вводное слово120 (0.16%)
          Частица3646 (4.77%)
          Причастие1820 (2.38%)
          Деепричастие169 (0.22%)
Служебных слов:28754 (37.65%)

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
Существительное5720849.26.7.001.31.18.1.9031264.3.40117.4.55
Прилагательное616.8111.3.43.00.23.031.1733.7.50.011.61.8.11
Глагол581919138.9.001.5.507.8747123.6.257.24.1.47
Местоимение-существительное8.55.23542.2.01.63.114.4.525.82.7.48.207.2.51.16
Местоименное прилагательное174.14.61.3.60.00.29.13.82.131.61.17.001.7.83.01
Местоимение-предикатив.00.00.01.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.5.50.96.21.12.00.52.27.13.04.46.46.07.01.35.11.00
Числительное (порядковое)2.9.21.25.11.00.00.00.07.04.00.20.09.00.00.04.04.00
Наречие4.52.7113.1.66.01.28.051.1.2131.7.31.052.3.68.05
Предикатив.76.251.2.40.12.00.07.00.08.08.42.23.09.00.32.04.00
Предлог761737.67.7.002.41.1.46.12.19.67.03.04.233.6.03
Союз177157.92.1.00.59.083.5.334.42.4.71.154.11.4.24
Междометие6.91.1.983.2.80.00.05.01.51.01.70.58.08.05.44.23.01
Вводное слово.29.09.33.12.04.00.01.00.03.03.05.08.00.00.21.00.00
Частица73203.21.00.52.011.3.363.13.1.27.092.4.86.11
Причастие131.9.66.58.39.00.13.01.64.034.5.31.21.00.27.42.00
Деепричастие.47.05.32.16.13.00.00.00.07.01.66.01.01.00.08.03.00

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
Существительное27272734353636373737
Прилагательное7.47.17.58.59.29.49.3101011
Глагол15322420191817181615
Местоимение-существительное1686.96.24.94.74.63.74.43.9
Местоименное прилагательное2.42.93.23.43.133.23.733.6
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).60.80.70.9011.60.80.701
Числительное (порядковое).50.40.30.40.30.30.30.40.30.30
Наречие3.93.63.32.62.72.82.62.52.42.7
Предикатив1.50.40.40.30.30.40.20.50.30
Предлог9.16.3141210111111129.8
Союз8.144.45.16.45.96.86.46.26.7
Междометие3.2.901.1111.21.21.31.11.2
Вводное слово.20.30.20.10.10.10.10.10.00.10
Частица4.94.84.73.63.53.43.933.33.8
Причастие1.11.522.22.22.22.52.22.82.7
Деепричастие.20.20.30.20.10.20.20.20.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая119.46
          .    точка125.43
          -    тире29.65
          !    восклицательный знак6.26
          ?    вопросительный знак13.07
          ...    многоточие5.09
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.05
          !!!    тройной воскл. знак0.02
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.03
          "    кавычка23.96
          ()    скобки0.37
          :    двоеточие4.71
          ;    точка с запятой0.15




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. Максим Кабир
 57
2. Михаил Зайцев
 40
3. Юрий Гаврюченков
 38
4. Zотов
 38
5. Сергей Волков
 38
6. Александр и Людмила Белаш
 38
7. Сергей Панарин
 38
8. Василий Аксёнов
 38
9. Арсений Миронов
 37
10. Валерий Большаков
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх