fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Тень власти
Автор: Николай Степанов
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:622782
Слов в произведении (СВП):89789
Приблизительно страниц:321
Средняя длина слова, знаков:5.39
Средняя длина предложения (СДП), знаков:52.2
СДП авторского текста, знаков:68.06
СДП диалога, знаков:41.52
Доля диалогов в тексте:47.65%
Доля авторского текста в диалогах:6.25%
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:9020
Активный словарный запас (АСЗ):8619
Активный несловарный запас (АНСЗ):401
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1227.87
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2717.35 —> 7651-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:20328 (22.64% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:69461 (77.36% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное21521 (30.98%)
          Прилагательное6938 (9.99%)
          Глагол17507 (25.20%)
          Местоимение-существительное7028 (10.12%)
          Местоименное прилагательное4047 (5.83%)
          Местоимение-предикатив10 (0.01%)
          Числительное (количественное)1067 (1.54%)
          Числительное (порядковое)237 (0.34%)
          Наречие4707 (6.78%)
          Предикатив780 (1.12%)
          Предлог8306 (11.96%)
          Союз6286 (9.05%)
          Междометие1395 (2.01%)
          Вводное слово217 (0.31%)
          Частица5856 (8.43%)
          Причастие1177 (1.69%)
          Деепричастие153 (0.22%)
Служебных слов:33298 (47.94%)

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
Существительное3716487.98.3.001.7.40121.328214.7.42135.4.31
Прилагательное483.4152.92.01.24.041.3.403.33.3.65.051.9.74.07
Глагол4318261111.052.8.719.71.235143.8.22103.3.27
Местоимение-существительное9.76.9286.23.2.01.88.136.91.15.74.7.63.3614.40.09
Местоименное прилагательное255.77.42.1.96.00.61.111.7.592.21.3.16.043.3.36.01
Местоимение-предикатив.00.00.01.01.00.00.00.00.00.00.01.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)5.91.11.6.47.32.03.12.04.19.081.3.86.09.03.50.12.01
Числительное (порядковое)1.6.15.30.05.03.00.03.05.09.01.08.38.01.00.18.00.00
Наречие4.46.42071.9.03.54.112.4.694.42.4.58.155.1.86.12
Предикатив.75.482.3.70.38.00.12.00.39.11.74.44.20.03.78.03.00
Предлог54153.41115.002.9.66.94.13.05.96.04.00.442.03
Союз114.517114.3.00.93.267.9.857.44.41.1.238.2.69.19
Междометие5.81.613.81.5.00.13.051.00.13.89.88.15.00.70.15.00
Вводное слово.22.12.58.57.08.00.03.00.13.01.20.15.15.00.24.03.03
Частица6.63.7356.42.3.001.7.083.3.925.15.1.53.235.5.69.11
Причастие71.3.79.27.40.00.11.03.57.032.8.58.18.00.20.13.00
Деепричастие.24.01.26.23.04.00.01.01.04.00.69.08.00.00.28.00.00

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
Существительное17172024262730303029
Прилагательное5.66.86.77.88.18.78.38.79.49.3
Глагол13222524232120191919
Местоимение-существительное14139.98.26.65.75.45.14.64.9
Местоименное прилагательное2.74.554.74.64.7655.14.8
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)11.31.31.21.11.21.31.11.31.3
Числительное (порядковое).30.20.30.30.40.10.40.30.40.20
Наречие97.45.14.64.33.94.64.74.74.4
Предикатив1.8.90.90.70.90.90.60.50.60.90
Предлог7.36.68.39.7101110111011
Союз1476.65.95.95.96.26.666.2
Междометие3.61.211.41.31.31.61.71.71.6
Вводное слово.70.30.30.10.20.20.10.20.10.10
Частица8.6108.56.16.25.84.34.75.35.2
Причастие.50.7011.11.21.81.51.91.62
Деепричастие.50.20.20.10.10.10.10.10.10.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая94.17
          .    точка96.62
          -    тире32.57
          !    восклицательный знак8.46
          ?    вопросительный знак20.66
          ...    многоточие3.50
          !..    воскл. знак с многоточием0.03
          ?..    вопр. знак с многоточием0.13
          !!!    тройной воскл. знак0.16
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.30
          "    кавычка20.87
          ()    скобки0.14
          :    двоеточие2.67
          ;    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. Николай Степанов
 58
2. Дмитрий Дашко
 41
3. Алекс Кош
 40
4. Игорь Шенгальц
 40
5. Сергей Недоруб
 40
6. Сергей Садов
 40
7. Александра Лисина
 40
8. Вера Ковальчук
 39
9. Ольга Воскресенская
 39
10. Вадим Панов
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх