fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Вектор угрозы
Автор: Виктор Ночкин
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:502234
Слов в произведении (СВП):73729
Приблизительно страниц:257
Средняя длина слова, знаков:5.26
Средняя длина предложения (СДП), знаков:53.97
СДП авторского текста, знаков:77.61
СДП диалога, знаков:36.96
Доля диалогов в тексте:40.05%
Доля авторского текста в диалогах:6.49%
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:8102
Активный словарный запас (АСЗ):7791
Активный несловарный запас (АНСЗ):311
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1163.06
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2633.34 —> 8819-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:17043 (23.12% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:56686 (76.88% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное18866 (33.28%)
          Прилагательное5386 (9.50%)
          Глагол15543 (27.42%)
          Местоимение-существительное5161 (9.10%)
          Местоименное прилагательное2453 (4.33%)
          Местоимение-предикатив16 (0.03%)
          Числительное (количественное)736 (1.30%)
          Числительное (порядковое)149 (0.26%)
          Наречие4083 (7.20%)
          Предикатив731 (1.29%)
          Предлог6872 (12.12%)
          Союз5627 (9.93%)
          Междометие1015 (1.79%)
          Вводное слово232 (0.41%)
          Частица4283 (7.56%)
          Причастие1181 (2.08%)
          Деепричастие188 (0.33%)
Служебных слов:25847 (45.60%)

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
Существительное4315719.76.5.002.1.46131.728234.7.48125.7.67
Прилагательное355.7162.2.99.02.21.032.3.453.53.9.81.142.31.3.24
Глагол471722106.6.172.3.48131.739192.8.59113.3.60
Местоимение-существительное8.86255.42.4.00.76.116.51.25.74.3.48.409.3.59.10
Местоименное прилагательное163.46.81.7.86.00.24.101.2.511.61.8.19.032.1.29.03
Местоимение-предикатив.00.00.06.00.03.00.00.00.00.00.02.00.00.00.00.02.00
Числительное (колич-ое)4.3.841.5.49.25.02.21.02.19.061.1.75.11.03.70.17.00
Числительное (порядковое).99.08.41.03.03.00.02.00.05.00.05.17.00.00.11.02.03
Наречие6.95.8214.41.5.03.51.053.3.894.64.57.133.81.3.10
Предикатив1.4.592.7.92.35.00.14.02.73.13.59.73.16.05.80.10.00
Предлог64112.31111.021.1.60.84.08.21.78.05.02.433.7.06
Союз175.6229.62.9.00.75.197.51.363.7.97.246.7.87.14
Междометие5.9.831.43.11.00.06.02.59.11.451.03.05.72.11.06
Вводное слово.48.17.54.33.10.00.03.00.21.11.22.32.08.03.37.02.02
Частица6.63.1284.71.4.001.4.023.843.36.6.43.375.4.40.27
Причастие9.51.6.59.14.22.00.06.00.56.023.3.46.19.05.24.25.02
Деепричастие.40.21.48.19.05.00.00.00.11.05.72.27.02.00.19.00.00

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
Существительное23202326262727262929
Прилагательное5.46.86.67.37.57.57.688.88.5
Глагол14262423232222221922
Местоимение-существительное12107.77.56.65.66.355.34.8
Местоименное прилагательное23.73.83.73.23.53.34.13.42.9
Местоимение-предикатив.00.00.10.00.00.00.10.10.00.00
Числительное (колич-ое)1.21.11.11.111.9011.1.80
Числительное (порядковое).20.30.10.20.30.20.20.30.10.30
Наречие7.87.15.85.54.74.94.65.35.34.4
Предикатив1.71.21.31.80.90.60.90.801
Предлог77.1109.29.8109.4111110
Союз126.96.86.77.28.17.57.86.97.4
Междометие3.2.8011.11.61.61.61.21.31.1
Вводное слово.80.30.30.40.20.20.30.30.20.20
Частица8.27.66.45.965.35.54.85.14.5
Причастие.3011.21.51.71.82.122.12.1
Деепричастие.40.30.30.20.20.20.30.20.30.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая134.91
          .    точка89.50
          -    тире33.13
          !    восклицательный знак11.72
          ?    вопросительный знак14.31
          ...    многоточие9.52
          !..    воскл. знак с многоточием0.08
          ?..    вопр. знак с многоточием0.16
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.09
          "    кавычка5.25
          ()    скобки0.01
          :    двоеточие6.09
          ;    точка с запятой0.01




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
 44
2. Андрей Левицкий
 38
3. Михаил Тырин
 38
4. Алекс Орлов
 38
5. Дмитрий Скирюк
 37
6. Роман Куликов
 37
7. Виктор Глумов
 37
8. Виктор Косенков
 36
9. Данил Корецкий
 36
10. Дмитрий Заваров
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх