fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Бейссел
Автор: Арсен Шмат
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:490346
Слов в произведении (СВП):70847
Приблизительно страниц:252
Средняя длина слова, знаков:5.37
Средняя длина предложения (СДП), знаков:70.54
СДП авторского текста, знаков:82.88
СДП диалога, знаков:52.18
Доля диалогов в тексте:29.83%
Доля авторского текста в диалогах:10.9%
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:8523
Активный словарный запас (АСЗ):7961
Активный несловарный запас (АНСЗ):562
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1185.90
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2695.45 отсутствует 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:18496 (26.11% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:52351 (73.89% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное16055 (30.67%)
          Прилагательное6613 (12.63%)
          Глагол12028 (22.98%)
          Местоимение-существительное5700 (10.89%)
          Местоименное прилагательное3524 (6.73%)
          Местоимение-предикатив13 (0.02%)
          Числительное (количественное)976 (1.86%)
          Числительное (порядковое)106 (0.20%)
          Наречие3353 (6.40%)
          Предикатив533 (1.02%)
          Предлог7237 (13.82%)
          Союз6013 (11.49%)
          Междометие1040 (1.99%)
          Вводное слово214 (0.41%)
          Частица4522 (8.64%)
          Причастие1177 (2.25%)
          Деепричастие282 (0.54%)
Служебных слов:28545 (54.53%)

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
Существительное3616361211.022.2.269.2.9729233.7.21134.8.84
Прилагательное516.4162.81.3.02.42.032.365.64.81.5.032.91.4.36
Глагол331820159.8.062.7.187.7.9735132.8.419.13.7.24
Местоимение-существительное9.68.5314.22.4.00.71.036.2.866.44.7.68.6010.60.24
Местоименное прилагательное2466.632.00.63.031.5.322.72.36.083.91.15
Местоимение-предикатив.02.02.15.02.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)6.11.91.5.53.47.00.29.00.19.032.5.47.05.10.36.19.00
Числительное (порядковое).86.05.19.03.02.00.03.00.06.00.10.11.00.00.13.05.00
Наречие3.57.9175.51.03.32.033.4.753.82.4.47.133.41.1.06
Предикатив.68.652.4.76.32.00.11.00.31.06.45.62.08.02.62.06.03
Предлог511851217.003.8.501.06.231.4.02.02.923.08
Союз117.318134.2.021.3.158.61.497.71.1.659.41.2.49
Междометие4.21.11.13.41.1.00.18.05.86.16.731.6.21.05.96.16.08
Вводное слово.47.15.47.37.18.02.02.00.26.06.24.52.08.03.29.05.00
Частица74.7226.82.1.001.7.023.4.924.39.3.49.576.7.79.19
Причастие7.11.5.71.75.60.00.23.00.41.084.3.70.26.08.52.16.06
Деепричастие.31.24.49.42.15.00.02.00.06.051.8.36.02.03.36.00.00

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
Существительное10171922242524262626
Прилагательное7.47.37.99.29.311109.59.711
Глагол13172222211818161617
Местоимение-существительное10141298.37.37.26.76.26.6
Местоименное прилагательное2.85.155.14.955.95.16.45
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.10.00
Числительное (колич-ое)11.31.41.21.91.71.71.61.41.3
Числительное (порядковое).40.20.20.10.10.10.10.30.10.20
Наречие7.77.15.43.74.24.44.74.53.94.1
Предикатив1.41.1.801.1.70.70.60.80.60.50
Предлог8.87.89.510101111111211
Союз21107.16.86.96.8777.57
Междометие4.41.111.31.31.21.31.31.21.3
Вводное слово.40.50.50.20.20.30.20.30.30.30
Частица9.38.77.46.25.55.55.76.15.96
Причастие.40.901.21.71.61.92.12.52.42
Деепричастие1.5.40.20.20.20.40.30.30.40.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая105.54
          .    точка69.94
          -    тире25.41
          !    восклицательный знак2.37
          ?    вопросительный знак9.98
          ...    многоточие24.25
          !..    воскл. знак с многоточием0.07
          ?..    вопр. знак с многоточием0.83
          !!!    тройной воскл. знак0.56
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.75
          "    кавычка7.55
          ()    скобки2.24
          :    двоеточие2.12
          ;    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. Арсен Шмат
 53
2. Григорий Шаргородский
 38
3. Алекс Каменев
 37
4. Роман Злотников
 37
5. Владимир Мясоедов
 37
6. Сергей Ким
 37
7. Олег Бубела
 37
8. Михаил Михеев
 37
9. Антон Демченко
 37
10. Сергей Вольнов
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх