FantLab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Ветер и сталь
Автор: Алексей Бессонов
Дата проведения анализа: 24 июня 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:261983
Слов в произведении (СВП):37829
Приблизительно страниц:133
Средняя длина слова, знаков:5.32
Средняя длина предложения (СДП), знаков:65.58
СДП авторского текста, знаков:80.05
СДП диалога, знаков:51.4
Доля диалогов в тексте:39.66%
Доля авторского текста в диалогах:9.35%
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:7130
Активный словарный запас (АСЗ):6603
Активный несловарный запас (АНСЗ):527
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1322.78
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3103.96 —> 2399-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:7783 (20.57% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:30046 (79.43% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное8530 (28.39%)
          Прилагательное3282 (10.92%)
          Глагол5791 (19.27%)
          Местоимение-существительное2719 (9.05%)
          Местоименное прилагательное1022 (3.40%)
          Местоимение-предикатив4 (0.01%)
          Числительное (количественное)286 (0.95%)
          Числительное (порядковое)36 (0.12%)
          Наречие849 (2.83%)
          Предикатив28 (0.09%)
          Предлог3337 (11.11%)
          Союз1299 (4.32%)
          Междометие48 (0.16%)
          Вводное слово5 (0.02%)
          Частица787 (2.62%)
          Причастие440 (1.46%)
          Деепричастие36 (0.12%)
Служебных слов:9257 (30.81%)

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
Существительное502857158.8.002.7.458.5.304130.20.055.86.2.45
Прилагательное9215171.21.05.30.00.40.003.83.5.05.00.453.05
Глагол462216176.8.052.059.4.20566.7.00.005.43.2.00
Местоимение-существительное5.87.45631.8.00.45.054.3.056.72.5.00.057.6.40.25
Местоименное прилагательное257.73.91.4.60.00.15.05.30.05.65.20.00.00.76.15.00
Местоимение-предикатив.00.00.10.00.00.00.00.00.00.00.00.05.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)6.71.4.60.25.05.00.50.10.05.00.81.25.00.00.05.20.05
Числительное (порядковое)1.4.05.15.00.00.00.00.00.00.00.05.00.00.00.00.00.00
Наречие1.35113.5.60.00.15.00.55.053.31.1.00.051.3.65.10
Предикатив.05.10.76.05.00.00.00.00.00.00.00.05.00.00.00.00.00
Предлог78251.61214.003.35.60.00.10.05.00.00.152.6.00
Союз7.78185.91.2.00.25.152.4.004.1.20.00.002.8.86.10
Междометие.45.05.25.35.00.00.00.00.10.00.05.00.05.00.05.00.00
Вводное слово.00.10.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Частица1.31.7221.60.00.00.00.40.001.5.05.00.00.10.35.10
Причастие8.92.6.30.30.40.00.05.00.30.004.4.30.00.00.05.10.00
Деепричастие.30.00.00.00.05.00.00.00.05.001.1.05.00.00.00.00.00

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
Существительное19212527323233313432
Прилагательное7.28.47.910111212121514
Глагол15342623222119191618
Местоимение-существительное291412108.16.16.87.365.5
Местоименное прилагательное2.53.5343.73.83.43.93.33.3
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.10.00.00
Числительное (колич-ое)1.31.80.901.11.31.3.501.41
Числительное (порядковое).20.10.10.10.10.30.00.10.00.20
Наречие4.63.34.12.12.22.72.72.93.23.2
Предикатив.10.10.10.10.10.20.20.00.00.20
Предлог117.91312111213141212
Союз5.82.133.84.355.64.45.44.8
Междометие1.4.10.00.10.00.10.00.10.10.10
Вводное слово.00.00.00.10.00.00.00.00.00.00
Частица23.53.93.832.82.72.52.72.5
Причастие.20.601.11.41.21.81.221.42
Деепричастие.40.10.10.20.00.10.10.10.00.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая113.59
          .    точка85.04
          -    тире35.61
          !    восклицательный знак3.81
          ?    вопросительный знак11.05
          ...    многоточие12.98
          !..    воскл. знак с многоточием0.21
          ?..    вопр. знак с многоточием0.45
          !!!    тройной воскл. знак0.05
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.19
          "    кавычка9.78
          ()    скобки0.24
          :    двоеточие2.91
          ;    точка с запятой0.11




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. Алексей Бессонов
 42
2. Сергей Лукьяненко
 41
3. Александр Зорич
 40
4. Александр Тюрин
 39
5. Владимир Кунин
 39
6. Андрей Белянин
 39
7. Аркадий и Борис Стругацкие
 38
8. Сергей Волков
 38
9. Дмитрий Янковский
 38
10. Василий Аксёнов
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх