fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Проклятье старой ведьмы
Автор: Михаил Бабкин
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:302668
Слов в произведении (СВП):42627
Приблизительно страниц:148
Средняя длина слова, знаков:5.24
Средняя длина предложения (СДП), знаков:52.95
СДП авторского текста, знаков:77.04
СДП диалога, знаков:43.39
Доля диалогов в тексте:58.85%
Доля авторского текста в диалогах:10.73%
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:7159
Активный словарный запас (АСЗ):6737
Активный несловарный запас (АНСЗ):422
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1296.22
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3038.77 —> 3069-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:9228 (21.65% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:33399 (78.35% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное10501 (31.44%)
          Прилагательное4221 (12.64%)
          Глагол8452 (25.31%)
          Местоимение-существительное2798 (8.38%)
          Местоименное прилагательное1338 (4.01%)
          Местоимение-предикатив12 (0.04%)
          Числительное (количественное)345 (1.03%)
          Числительное (порядковое)36 (0.11%)
          Наречие2360 (7.07%)
          Предикатив345 (1.03%)
          Предлог4352 (13.03%)
          Союз2721 (8.15%)
          Междометие533 (1.60%)
          Вводное слово108 (0.32%)
          Частица2444 (7.32%)
          Причастие359 (1.07%)
          Деепричастие118 (0.35%)
Служебных слов:14424 (43.19%)

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
Существительное35236785.4.061.9.06151.434213.49112.21
Прилагательное5311242.1.80.03.49.002.3.434.24.2.75.092.81.3.17
Глагол441921128.091.4.09111.543142.8.409.51.5.52
Местоимение-существительное9.66.71863.4.03.86.096.3.8974.1.83.179.5.32.11
Местоименное прилагательное154.94.81.3.69.00.14.061.4.342.51.3.40.032.29.03
Местоимение-предикатив.03.03.06.03.00.00.00.00.00.00.03.06.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.5.981.6.43.17.06.14.03.20.09.75.55.00.03.57.03.00
Числительное (порядковое).43.06.14.03.00.00.00.06.00.00.06.09.00.00.06.06.00
Наречие5.65.6224.81.3.00.29.003.6.605.83.5.52.144.5.83.23
Предикатив.72.401.8.60.23.00.06.00.46.14.60.78.11.03.72.09.00
Предлог72183.6129.1.001.4.32.72.09.32.80.03.00.521.9.06
Союз117.6187.42.9.00.89.116.7.695.94.55.176.5.63.23
Междометие3.61.783.6.80.00.11.03.52.17.371.1.09.00.86.00.00
Вводное слово.37.17.49.34.03.00.00.00.34.09.26.20.03.00.37.00.00
Частица7.73.7265.81.6.00.55.003.7.864.35.4.29.235.9.37.26
Причастие4.81.1.46.14.11.00.03.00.23.001.8.14.06.00.14.09.00
Деепричастие.66.17.75.20.11.00.00.00.26.00.49.20.03.00.17.03.00

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
Существительное22182326272828272828
Прилагательное109.57.78.39.69.111111112
Глагол14262423212220221920
Местоимение-существительное9.9108.76.965.85.35.15.74.2
Местоименное прилагательное2.13.33.53.23.843.13.93.23.4
Местоимение-предикатив.00.00.10.10.10.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).901.90.80.8011.2.80.90.70
Числительное (порядковое).10.10.10.10.10.10.00.10.10.10
Наречие8.47.95.85.154.94.85.35.75.3
Предикатив1.811.3.80.60.60.50.401.60
Предлог7.15.91113121112111212
Союз106.15.45.666.47.16.96.17.5
Междометие3.8.9011.11.1.90.901.11.11.2
Вводное слово.80.40.30.10.10.20.20.10.20.30
Частица98.56.25.95.84.95.74.64.54.4
Причастие.40.60.40.70.801.901.11.2.90
Деепричастие.40.50.20.30.30.30.20.30.30.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая135.69
          .    точка93.41
          -    тире50.04
          !    восклицательный знак20.08
          ?    вопросительный знак11.92
          ...    многоточие7.13
          !..    воскл. знак с многоточием0.09
          ?..    вопр. знак с многоточием0.02
          !!!    тройной воскл. знак0.07
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.21
          "    кавычка3.47
          ()    скобки0.19
          :    двоеточие8.98
          ;    точка с запятой2.74




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 Бабкин
 43
2. Сергей Волков
 35
3. Дмитрий Скирюк
 35
4. Олег Верещагин
 34
5. Дмитрий Манасыпов
 34
6. Андрей Левицкий
 34
7. Александр Матюхин
 34
8. Антон Мякшин
 34
9. Борис Акунин
 34
10. Андрей Посняков
 34
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх