fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Охота на маску
Автор: Николай Метельский
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:538537
Слов в произведении (СВП):77457
Приблизительно страниц:254
Средняя длина слова, знаков:4.96
Средняя длина предложения (СДП), знаков:54.92
СДП авторского текста, знаков:67.51
СДП диалога, знаков:45.71
Доля диалогов в тексте:48.14%
Доля авторского текста в диалогах:17.54%
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:7104
Активный словарный запас (АСЗ):6440
Активный несловарный запас (АНСЗ):664
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:996.02
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2182.88 —> 11650-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:21559 (27.83% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:55898 (72.17% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное15226 (27.24%)
          Прилагательное5530 (9.89%)
          Глагол13490 (24.13%)
          Местоимение-существительное7435 (13.30%)
          Местоименное прилагательное3713 (6.64%)
          Местоимение-предикатив18 (0.03%)
          Числительное (количественное)870 (1.56%)
          Числительное (порядковое)144 (0.26%)
          Наречие3902 (6.98%)
          Предикатив783 (1.40%)
          Предлог7134 (12.76%)
          Союз7199 (12.88%)
          Междометие1812 (3.24%)
          Вводное слово289 (0.52%)
          Частица6198 (11.09%)
          Причастие661 (1.18%)
          Деепричастие192 (0.34%)
Служебных слов:33990 (60.81%)

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
Существительное291131139.001.8.168.91.525216.3.74132.4.38
Прилагательное314123.41.7.00.39.022.2.434.74.72.143.5.76.09
Глагол301121227.9.111.6.3681.329165.7.24121.7.24
Местоимение-существительное129.73263.7.06.69.118.8.889.47.61.2.8815.46.25
Местоименное прилагательное264.872.81.8.00.76.051.4.502.22.5.55.064.2.27.11
Местоимение-предикатив.00.02.03.03.00.00.00.00.00.00.02.00.00.00.02.00.00
Числительное (колич-ое)5.11.11.5.33.31.00.71.02.27.161.11.16.03.38.19.05
Числительное (порядковое)1.3.08.11.05.06.00.03.00.03.02.19.13.03.02.02.02.00
Наречие3.87.6136.91.4.06.76.033.4.995.24.91.205.6.63.13
Предикатив.83.542.21.3.47.00.13.00.54.14.691.4.39.03.69.00.00
Предлог50113.71518.002.94.96.09.141.03.021.11.6.03
Союз136.821155.001.4.227.61.68.99.61.6.7213.71.27
Междометие6.51.41.85.91.5.00.13.031.4.301.82.8.28.031.8.20.02
Вводное слово.44.41.90.61.11.00.02.00.33.08.36.50.09.00.35.00.00
Частица9.55.2347.12.7.021.9.115.214.712.88.418.49.16
Причастие4.3.27.38.43.19.00.00.00.33.051.9.49.25.03.17.11.00
Деепричастие.35.16.44.19.08.00.00.00.06.19.85.16.02.02.33.00.00

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
Существительное9.8162021222224242523
Прилагательное6.67.27.77.27.27.57.27.978.2
Глагол17141820202018182018
Местоимение-существительное1117121198.28.38.278.2
Местоименное прилагательное2.45.35.25.255.65.64.85.75.1
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.10.00.00.10.00.00
Числительное (колич-ое).901.21.11.111.41.41.11.61.4
Числительное (порядковое).10.20.10.20.30.30.20.20.10.30
Наречие6.85.95.55.34.64.44.84.44.54.5
Предикатив1.91.1.90.901.1.90.90.80.80.70
Предлог9.17.59.29.5109.59.9109.510
Союз17118.67.88.28.38.49.17.97.9
Междометие4.81.321.92.22.62.32.62.52.8
Вводное слово.50.50.50.50.30.30.20.40.20.30
Частица11108.67.67.87.77.27.67.17.5
Причастие.40.601.801.1.901.311.21.3
Деепричастие.80.20.20.10.20.20.30.10.10.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая141.67
          .    точка106.83
          -    тире53.93
          !    восклицательный знак2.03
          ?    вопросительный знак13.31
          ...    многоточие9.23
          !..    воскл. знак с многоточием0.01
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.26
          "    кавычка4.85
          ()    скобки0.01
          :    двоеточие1.48
          ;    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. Николай Метельский
 55
2. Сергей Садов
 39
3. Алекс Кош
 38
4. Галина Долгова
 37
5. Михаил Михеев
 37
6. Андрей Васильев
 37
7. Алексей Евтушенко
 37
8. Дмитрий Владимирович Лазарев
 37
9. Елизавета Шумская
 37
10. Сергей Давыдов
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх