fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Закон Шрама
Автор: Дмитрий Силлов
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:533149
Слов в произведении (СВП):75443
Приблизительно страниц:270
Средняя длина слова, знаков:5.41
Средняя длина предложения (СДП), знаков:81.9
СДП авторского текста, знаков:96.55
СДП диалога, знаков:60.72
Доля диалогов в тексте:30.4%
Доля авторского текста в диалогах:16.1%
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:10543
Активный словарный запас (АСЗ):9833
Активный несловарный запас (АНСЗ):710
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1310.77
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3106.18 —> 2369-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:17619 (23.35% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:57824 (76.65% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное19669 (34.02%)
          Прилагательное7229 (12.50%)
          Глагол11988 (20.73%)
          Местоимение-существительное4826 (8.35%)
          Местоименное прилагательное3250 (5.62%)
          Местоимение-предикатив10 (0.02%)
          Числительное (количественное)879 (1.52%)
          Числительное (порядковое)247 (0.43%)
          Наречие3650 (6.31%)
          Предикатив504 (0.87%)
          Предлог8450 (14.61%)
          Союз6068 (10.49%)
          Междометие1083 (1.87%)
          Вводное слово146 (0.25%)
          Частица4255 (7.36%)
          Причастие1605 (2.78%)
          Деепричастие281 (0.49%)
Служебных слов:28369 (49.06%)

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
Существительное4423458.610.002.4.90111.138274.4.33139.8.91
Прилагательное568131.51.3.00.54.062.1.515.15.82.062.22.1.25
Глагол341516117.3.102.309.51.131142.2.349.22.6.28
Местоимение-существительное7.86.5223.82.1.00.55.125.7.666.14.6.34.247.1.43.13
Местоименное прилагательное2055.43.1.96.00.31.061.9.512.51.9.16.073.8.70.06
Местоимение-предикатив.00.00.07.00.00.00.00.00.00.00.00.01.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)5.31.51.2.18.19.00.30.19.21.061.2.78.09.04.43.37.03
Числительное (порядковое)1.8.18.30.06.01.00.01.00.06.01.15.30.00.00.18.07.22
Наречие4.66.2134.41.2.00.46.102.8.515.94.2.70.124.21.4.10
Предикатив.64.311.6.66.33.01.03.00.34.03.64.73.04.01.64.04.03
Предлог66174.69.415.012.9.84.76.16.191.2.03.00.972.7.12
Союз168.7188.63.4.011.1.286.6.759.35.4.84.137.81.4.43
Междометие4.21.21.13.51.2.00.15.04.97.131.21.07.01.76.13.04
Вводное слово.24.13.37.19.04.00.00.00.16.03.21.37.01.00.19.00.00
Частица7.43.8224.31.6.001.3.163.575.26.9.40.184.3.97.22
Причастие9.82.51.61.37.00.07.00.64.076.1.73.24.00.43.21.07
Деепричастие.76.24.33.30.01.00.00.00.21.101.5.19.04.00.22.03.01

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
Существительное14212225262728292928
Прилагательное7.77.68.28.69.59.6109.11011
Глагол12182020201817161616
Местоимение-существительное12139.27.16.35.654.55.14.9
Местоименное прилагательное2.54.454.24.34.24.84.34.64.9
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.901.11.31.61.6111.51.1
Числительное (порядковое).60.40.40.30.30.30.30.20.20.40
Наречие7.86.95.65.34.44.54.84.23.93.8
Предикатив1.11.90.80.60.80.60.70.60.60
Предлог9.78.71011111211121112
Союз168.87.36.877.48.38.787.5
Междометие5.9.90.901.31.11.41.111.41.2
Вводное слово.60.30.20.20.20.10.10.20.10.20
Частица8.17.36.96.65.95.64.85.55.45.7
Причастие.6011.31.31.62.32.52.92.42.3
Деепричастие1.3.30.40.30.20.20.20.30.20.50

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая122.38
          .    точка73.51
          -    тире30.92
          !    восклицательный знак1.83
          ?    вопросительный знак6.27
          ...    многоточие7.18
          !..    воскл. знак с многоточием0.03
          ?..    вопр. знак с многоточием0.11
          !!!    тройной воскл. знак0.08
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.04
          "    кавычка25.12
          ()    скобки0.03
          :    двоеточие1.83
          ;    точка с запятой0.00




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. Дмитрий Силлов
 55
2. Сергей Вольнов
 44
3. Виктор Точинов
 42
4. Андрей Уланов
 42
5. Никита Аверин
 42
6. Андрей Ерпылев
 42
7. Владислав Жеребьёв
 42
8. Кирилл Алейников
 41
9. Василий Мельник
 41
10. Владимир Лещенко
 41
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх