fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Ветры Катраза
Автор: Михаил Ахманов
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:378794
Слов в произведении (СВП):54171
Приблизительно страниц:196
Средняя длина слова, знаков:5.48
Средняя длина предложения (СДП), знаков:79.52
СДП авторского текста, знаков:100.91
СДП диалога, знаков:50.22
Доля диалогов в тексте:26.76%
Доля авторского текста в диалогах:9.71%
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:9128
Активный словарный запас (АСЗ):8506
Активный несловарный запас (АНСЗ):622
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1353.58
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3152.71 —> 1929-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:10358 (19.12% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:43813 (80.88% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное14538 (33.18%)
          Прилагательное5925 (13.52%)
          Глагол8926 (20.37%)
          Местоимение-существительное2972 (6.78%)
          Местоименное прилагательное2390 (5.46%)
          Местоимение-предикатив2 (0.00%)
          Числительное (количественное)838 (1.91%)
          Числительное (порядковое)182 (0.42%)
          Наречие1985 (4.53%)
          Предикатив259 (0.59%)
          Предлог5312 (12.12%)
          Союз3834 (8.75%)
          Междометие783 (1.79%)
          Вводное слово111 (0.25%)
          Частица2571 (5.87%)
          Причастие905 (2.07%)
          Деепричастие137 (0.31%)
Служебных слов:18112 (41.34%)

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
Существительное512445910.002.9.819.5.8635325.8.46137.3.66
Прилагательное7113131.81.00.72.111.4.244.67.8.81.072.31.7.35
Глагол4020189.710.002.4.578.2.8837142.5.248.12.9.42
Местоимение-существительное75.3271.92.00.64.042.7.313.83.22.226.7.33.09
Местоименное прилагательное238.75.81.6.99.00.31.181.2.292.21.4.29.002.2.68.02
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.02.00.00.00.00.00.00.02
Числительное (колич-ое)721.6.29.37.00.97.18.24.021.5.99.09.02.83.15.02
Числительное (порядковое)2.6.07.31.04.09.00.00.00.09.02.13.22.00.00.15.04.00
Наречие3.86.21141.3.00.68.071.5.3141.9.31.043.1.79.18
Предикатив.70.221.4.31.18.00.04.04.24.09.31.37.13.02.55.09.02
Предлог56213.68.414.003.8.97.46.26.13.55.00.00.292.2.09
Союз17111773.8.001.4.263.8.506.13.4.81.155.21.4.22
Междометие4.51.41.13.11.3.00.18.07.77.09.77.83.18.02.88.13.04
Вводное слово.44.18.31.42.09.00.04.00.13.07.11.15.02.00.24.00.00
Частица7.13.7223.11.4.002.3.151.9.443.63.6.31.133.5.75.11
Причастие8.32.2.72.53.64.00.09.02.75.004.1.57.35.02.26.13.00
Деепричастие.59.20.42.15.20.00.04.02.09.00.68.04.02.02.24.07.02

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
Существительное16222425292829293032
Прилагательное8.99.19.310111112121112
Глагол12262421191817171415
Местоимение-существительное14106.96.15.24.64.643.34.7
Местоименное прилагательное44.74.14.44.65.54.75.15.74.5
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.81.51.91.41.51.41.81.92.31.4
Числительное (порядковое).30.60.50.20.20.50.30.30.40.40
Наречие8.74.243.43.33.53.53.33.93.7
Предикатив1.3.60.60.60.40.30.50.50.60.20
Предлог9.169.411111011101211
Союз115.96.47.6787.37.27.87.9
Междометие5.21.31.11.21.21.31.41.11.51.2
Вводное слово1.30.10.10.20.10.10.00.20.20
Частица6.26.56.35.84.34.945.24.24.3
Причастие.50.9011.51.81.91.92.32.11.7
Деепричастие.60.40.20.20.30.30.20.30.40.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая121.32
          .    точка58.72
          -    тире33.17
          !    восклицательный знак11.72
          ?    вопросительный знак8.99
          ...    многоточие12.85
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.17
          !!!    тройной воскл. знак0.02
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.09
          "    кавычка4.63
          ()    скобки0.59
          :    двоеточие3.66
          ;    точка с запятой6.61




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. Михаил Ахманов
 43
2. Игорь Недозор
 39
3. Александр Зорич
 39
4. Альтс Геймер
 39
5. Данил Корецкий
 38
6. Андрей Ерпылев
 38
7. Владимир Контровский
 37
8. Максим Хорсун
 37
9. Александр Сивинских
 37
10. Екатерина Фёдорова
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх