fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Вертикаль власти
Автор: Сергей Недоруб
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:407137
Слов в произведении (СВП):58743
Приблизительно страниц:204
Средняя длина слова, знаков:5.25
Средняя длина предложения (СДП), знаков:46.97
СДП авторского текста, знаков:66.28
СДП диалога, знаков:36.14
Доля диалогов в тексте:49.45%
Доля авторского текста в диалогах:9.2%
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:7285
Активный словарный запас (АСЗ):7096
Активный несловарный запас (АНСЗ):189
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1151.57
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2603.94 —> 9161-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:13654 (23.24% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:45089 (76.76% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное14444 (32.03%)
          Прилагательное4315 (9.57%)
          Глагол11513 (25.53%)
          Местоимение-существительное5464 (12.12%)
          Местоименное прилагательное2608 (5.78%)
          Местоимение-предикатив6 (0.01%)
          Числительное (количественное)628 (1.39%)
          Числительное (порядковое)121 (0.27%)
          Наречие2687 (5.96%)
          Предикатив621 (1.38%)
          Предлог5670 (12.58%)
          Союз3786 (8.40%)
          Междометие872 (1.93%)
          Вводное слово146 (0.32%)
          Частица3777 (8.38%)
          Причастие768 (1.70%)
          Деепричастие179 (0.40%)
Служебных слов:22508 (49.92%)

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
Существительное391549107.3.001.6.47101.631194.6.41135.7.97
Прилагательное424132.11.3.00.18.041.2.393.63.7.76.022.5.80.27
Глагол4615221611.042.6.459.81.136143.51112.5.37
Местоимение-существительное118.2357.23.7.02.97.027.31.66.95.47.4715.86.12
Местоименное прилагательное254.37.42.51.00.35.021.2.372.41.8.31.062.9.21.06
Местоимение-предикатив.00.00.04.00.00.00.00.00.00.00.00.02.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)5.4.971.3.25.27.02.23.02.16.121.9.68.06.02.45.12.00
Числительное (порядковое)1.4.02.16.10.00.00.08.00.06.00.06.16.02.00.04.06.00
Наречие4.25.3145.71.4.02.62.042.1.763.83.2.55.064.2.99.10
Предикатив.86.392.6.88.53.00.08.00.49.08.68.78.18.021.16.04
Предлог61143.11316.002.76.74.00.061.06.00.662.16
Союз114.418123.2.02.94.144.21.25.93.71.2.377.5.55.04
Междометие4.6.82.945.41.2.00.08.04.74.141.2.82.06.041.23.04
Вводное слово.33.06.45.41.02.00.02.02.12.02.14.37.08.00.25.04.00
Частица84.4346.11.7.001.5.043.613.75.1.51.184.4.64.14
Причастие6.31.1.88.45.47.00.06.00.45.063.1.43.25.00.23.14.04
Деепричастие.58.10.58.31.10.00.00.00.10.021.1.16.00.00.47.02.02

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
Существительное18192426272927292929
Прилагательное5.66.66.377.77.58.39.37.58.8
Глагол16242424211918181816
Местоимение-существительное18149.987.46.46.76.16.75.8
Местоименное прилагательное2.84.94.34.14.94.85.64.75.14.5
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)111.2.801.41.31.211.31.1
Числительное (порядковое).20.20.20.10.30.10.30.20.20.20
Наречие7.15.34.74.33.63.844.33.94.5
Предикатив2.41.11.1.80.601.1.60.80.50.70
Предлог87.69.411111111111012
Союз9.765.35.56.167.16.46.37.3
Междометие3.5.90.801.11.41.21.81.621.2
Вводное слово.50.40.20.20.10.00.20.10.30.20
Частица6.77.77.45.96.16.56.45.26.46.5
Причастие.40.8011.21.41.61.42.22.32.1
Деепричастие.70.20.10.10.50.40.40.20.10.40

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая104.32
          .    точка121.05
          -    тире39.39
          !    восклицательный знак3.32
          ?    вопросительный знак16.79
          ...    многоточие3.59
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.02
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.51
          "    кавычка13.02
          ()    скобки0.02
          :    двоеточие0.77
          ;    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. Сергей Недоруб
 53
2. Алексей Верт
 38
3. Артём Тихомиров
 38
4. Виктор Глебов
 38
5. Виталий Абоян
 38
6. Алексей Калугин
 37
7. Андрей Смирнов
 37
8. Дмитрий Янковский
 37
9. Вера Ковальчук
 37
10. Владимир Пекальчук
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх