FantLab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Башня ярости. Чёрные маки
Автор: Вера Камша
Дата проведения анализа: 24 июня 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:791036
Слов в произведении (СВП):121126
Приблизительно страниц:405
Средняя длина слова, знаков:5.04
Средняя длина предложения (СДП), знаков:71.04
СДП авторского текста, знаков:85.18
СДП диалога, знаков:51.7
Доля диалогов в тексте:30.78%
Доля авторского текста в диалогах:9.2%
Использование диалогов по тексту
(по горизонтали: счётчик знаков; по вертикали: процент диалогов;
размер скользящего окна: 10000 знаков, шаг: 1000 знаков)

Активный словарный запас

Использовано уникальных слов:11445
Активный словарный запас (АСЗ):10026
Активный несловарный запас (АНСЗ):1419
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1194.68
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2770.04 —> 6864-е место в рейтинге УАСЗ-10000
Удельный АСЗ на 100000 слов текста:10510.00
Динамика изменения УАСЗ-3000 от начала до конца произведения
(по горизонтали: счётчик слов; по вертикали: УАСЗ-3000)
Максимальное значение УАСЗ-3000 (1367) приходится приблизительно на 261-ю страницу текста.
Миниимальное значение УАСЗ-3000 (1033) приходится приблизительно на 194-ю страницу текста.

Части речи

Неопределённых частей речи (НОЧР), слов:26729 (22.07% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:94397 (77.93% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное23651 (25.05%)
          Прилагательное7214 (7.64%)
          Глагол20337 (21.54%)
          Местоимение-существительное7404 (7.84%)
          Местоименное прилагательное3565 (3.78%)
          Местоимение-предикатив31 (0.03%)
          Числительное (количественное)424 (0.45%)
          Числительное (порядковое)174 (0.18%)
          Наречие2577 (2.73%)
          Предикатив216 (0.23%)
          Предлог8746 (9.27%)
          Союз5834 (6.18%)
          Междометие28 (0.03%)
          Вводное слово6 (0.01%)
          Частица4171 (4.42%)
          Причастие1781 (1.89%)
          Деепричастие131 (0.14%)
Служебных слов:29916 (31.69%)

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
Существительное471762119.6.00.75.566.6.713236.07.02108.3.63
Прилагательное606.2132.1.78.02.12.00.54.052.96.2.00.00.851.4.10
Глагол5123281510.301.3.427.2.474915.07.008.35.3.28
Местоимение-существительное5.96.4444.62.5.05.38.094.1.146.94.1.00.0013.40.05
Местоименное прилагательное234.87.54.3.66.00.12.03.75.261.61.1.02.022.3.38.05
Местоимение-предикатив.02.00.12.07.00.00.00.00.00.00.00.02.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)2.6.42.47.12.12.00.33.05.10.02.30.28.00.00.12.12.00
Числительное (порядковое).87.07.47.05.00.00.00.00.00.00.09.17.00.00.07.05.00
Наречие2.23.1103.5.51.02.05.02.77.1631.00.003.82.03
Предикатив.05.032.2.12.02.00.00.00.03.00.07.17.00.00.07.00.00
Предлог67171.21115.001.3.40.19.00.07.00.00.00.054.1.00
Союз178236.22.8.00.51.193.3.174.8.35.00.004.71.8.14
Междометие.02.02.02.03.00.00.00.00.00.00.00.03.00.00.07.00.00
Вводное слово.00.02.02.00.00.00.00.00.00.02.03.00.00.00.00.00.00
Частица3.22.6421.6.59.00.07.101.2.032.4.24.00.00.771.1.10
Причастие112.31.21.1.52.00.02.03.38.005.3.87.00.00.21.26.00
Деепричастие.35.09.09.03.05.00.00.00.03.001.1.03.00.00.07.03.00

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
Существительное24212225272929292930
Прилагательное7.86.97.27.88.47.88.398.98.9
Глагол14313227252323242322
Местоимение-существительное22129.58.58.27.27.16.86.86.5
Местоименное прилагательное3.83.43.53.84.14.24.23.84.14.5
Местоимение-предикатив.00.10.10.00.00.00.00.00.00.10
Числительное (колич-ое).80.30.40.50.60.50.70.40.60.50
Числительное (порядковое).40.20.20.20.20.30.20.30.30.30
Наречие5.83.93.22.52.52.82.62.52.82.6
Предикатив.40.20.30.20.10.20.30.10.30.20
Предлог8.87.29.510111111101011
Союз7.24.75.66.56.76.67.17.77.66.6
Междометие.20.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Вводное слово.10.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Частица2.97.25.85.44.654.84.944.7
Причастие11.11.41.82.32.22.522.42.4
Деепричастие.30.10.10.20.10.10.20.20.20.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая139.04
          .    точка69.54
          -    тире20.55
          !    восклицательный знак6.41
          ?    вопросительный знак9.29
          ...    многоточие8.88
          !..    воскл. знак с многоточием0.02
          ?..    вопр. знак с многоточием0.02
          !!!    тройной воскл. знак0.05
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.10
          "    кавычка5.26
          ()    скобки0.31
          :    двоеточие1.53
          ;    точка с запятой0.52




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. Вера Камша
 56
2. Святослав Логинов
 43
3. Елена Хаецкая
 43
4. Далия Трускиновская
 42
5. Наталья Резанова
 42
6. Екатерина Насута
 41
7. Юрий Бурносов
 41
8. Кир Булычев
 41
9. Александр Мазин
 41
10. Юлия Остапенко
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх