fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Власть оружия
Автор: Виктор Ночкин
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:472379
Слов в произведении (СВП):70518
Приблизительно страниц:245
Средняя длина слова, знаков:5.25
Средняя длина предложения (СДП), знаков:57.63
СДП авторского текста, знаков:79.59
СДП диалога, знаков:38.58
Доля диалогов в тексте:36.01%
Доля авторского текста в диалогах:4.26%
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:8241
Активный словарный запас (АСЗ):7677
Активный несловарный запас (АНСЗ):564
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1208.99
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2742.81 —> 7267-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:15906 (22.56% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:54612 (77.44% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное16442 (30.11%)
          Прилагательное5233 (9.58%)
          Глагол15277 (27.97%)
          Местоимение-существительное4343 (7.95%)
          Местоименное прилагательное2292 (4.20%)
          Местоимение-предикатив8 (0.01%)
          Числительное (количественное)658 (1.20%)
          Числительное (порядковое)114 (0.21%)
          Наречие3573 (6.54%)
          Предикатив538 (0.99%)
          Предлог6881 (12.60%)
          Союз5505 (10.08%)
          Междометие840 (1.54%)
          Вводное слово192 (0.35%)
          Частица4312 (7.90%)
          Причастие888 (1.63%)
          Деепричастие154 (0.28%)
Служебных слов:24527 (44.91%)

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
Существительное3616698.67.6.001.9.45111.327234.45135.5.38
Прилагательное386.1152.21.3.00.26.052.2.383.84.8.96.172.41.07
Глагол461827105.7.052.4.31141.943203.1.73122.7.50
Местоимение-существительное7.55.1224.82.2.03.59.104.7.877.25.8.43.337.2.23.12
Местоименное прилагательное153.27.71.8.89.00.28.021.5.241.91.8.23.032.4.10.07
Местоимение-предикатив.03.00.03.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.3.781.4.33.28.00.09.09.23.071.1.83.03.00.69.14.00
Числительное (порядковое)1.00.52.03.00.00.00.00.00.00.10.10.00.00.02.00.02
Наречие7.14.4193.81.1.02.47.023.3.544.83.8.45.144.2.85.05
Предикатив.75.402.71.17.00.07.00.45.07.40.89.16.05.90.07.00
Предлог69143.21010.001.4.42.63.19.33.71.03.00.572.4.16
Союз156.6248.52.8.00.94.216.5.9276.83.238.5.71.33
Междометие4.1.87.873.3.78.00.19.00.50.12.71.90.05.02.63.07.00
Вводное слово.43.14.57.33.07.00.00.00.19.09.17.33.02.00.30.00.02
Частица7.53.7294.52.1.02.94.052.9.764.57.8.40.126.2.43.21
Причастие7.51.7.54.10.10.00.09.02.36.052.6.35.16.02.21.23.03
Деепричастие.45.14.49.16.03.00.02.00.07.02.47.26.00.00.26.02.00

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
Существительное18192226262426282627
Прилагательное5.56.87.27.47.48.17.97.99.58.4
Глагол16292423232523222222
Местоимение-существительное119.67.86.75.85.64.84.85.24.7
Местоименное прилагательное2.93.73.63.33.53.73.53.433.1
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.10.00
Числительное (колич-ое)1.31.211.21.701.2.90.70.80
Числительное (порядковое).20.30.20.30.10.10.10.10.10.10
Наречие8.465.54.74.74.95.14.84.44.5
Предикатив1.411.70.60.70.70.80.50.80
Предлог8.87.21111101111111011
Союз127.57.37.18.47.887.888
Междометие2.7.7011.21.21.21.11.41.51.1
Вводное слово.80.20.20.10.30.30.20.30.10.40
Частица9.77.475.65.85.55.75.36.75.8
Причастие.60.50.901.41.41.51.51.22.11.8
Деепричастие.50.20.10.20.20.20.20.20.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая143.11
          .    точка85.62
          -    тире29.44
          !    восклицательный знак8.32
          ?    вопросительный знак13.10
          ...    многоточие7.42
          !..    воскл. знак с многоточием0.13
          ?..    вопр. знак с многоточием0.31
          !!!    тройной воскл. знак0.03
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.33
          "    кавычка2.72
          ()    скобки0.04
          :    двоеточие5.39
          ;    точка с запятой0.74




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. Виктор Ночкин
 42
2. Андрей Левицкий
 37
3. Ольга Громыко
 36
4. Дмитрий Скирюк
 36
5. Сергей Волков
 35
6. Виталий Сертаков
 35
7. Валерий Большаков
 35
8. Михаил Бабкин
 35
9. Владислав Русанов
 35
10. Алекс Орлов
 35
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх