fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Мир не меч
Автор: Татьяна Апраксина
Дата проведения анализа: 17 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:600141
Слов в произведении (СВП):88180
Приблизительно страниц:304
Средняя длина слова, знаков:5.2
Средняя длина предложения (СДП), знаков:65.85
СДП авторского текста, знаков:91.55
СДП диалога, знаков:38.65
Доля диалогов в тексте:28.68%
Доля авторского текста в диалогах:13.65%
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:9869
Активный словарный запас (АСЗ):9387
Активный несловарный запас (АНСЗ):482
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1201.25
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2775.46 —> 6830-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:20644 (23.41% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:67536 (76.59% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное19195 (28.42%)
          Прилагательное7654 (11.33%)
          Глагол17040 (25.23%)
          Местоимение-существительное6926 (10.26%)
          Местоименное прилагательное3634 (5.38%)
          Местоимение-предикатив11 (0.02%)
          Числительное (количественное)1025 (1.52%)
          Числительное (порядковое)221 (0.33%)
          Наречие4316 (6.39%)
          Предикатив794 (1.18%)
          Предлог7976 (11.81%)
          Союз7547 (11.17%)
          Междометие1435 (2.12%)
          Вводное слово261 (0.39%)
          Частица5788 (8.57%)
          Причастие1297 (1.92%)
          Деепричастие217 (0.32%)
Служебных слов:33795 (50.04%)

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
Существительное3615428.97.4.011.9.438.71.626275.6.68144.6.63
Прилагательное418.6152.21.1.00.47.032.3.413.98.21.5.122.81.9.25
Глагол331726159.8.042.6.40121.735193.2.36122.7.44
Местоимение-существительное97.3315.52.9.00.78.096.925.35.1.47.5811.51.13
Местоименное прилагательное174.97.22.91.2.00.44.091.7.512.52.3.35.073.2.44.05
Местоимение-предикатив.03.00.07.01.00.01.00.00.01.00.00.01.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.71.61.4.43.47.00.23.00.35.041.1.84.17.05.72.28.01
Числительное (порядковое)1.4.20.28.04.04.00.05.01.03.00.13.29.01.03.17.07.00
Наречие3.37.4164.11.04.82.043.3.743.54.4.51.084.51.3.27
Предикатив.92.322.8.74.27.00.04.00.39.20.50.79.11.03.74.08.00
Предлог55132.31113.002.11.1.70.08.051.2.05.01.822.2.07
Союз169.422123.8.001.206.81.37.14.9.98.338.21.3.17
Междометие4.71.51.14.21.00.23.05.92.161.11.1.13.031.2.15.04
Вводное слово.23.27.60.58.12.00.05.00.17.04.27.29.03.00.43.01.00
Частица74.2324.81.7.001.2.074.2.723.97.3.55.255.4.67.25
Причастие6.71.8.70.58.43.00.07.01.68.013.7.94.16.03.29.20.07
Деепричастие.40.13.44.11.08.00.00.01.05.011.15.04.01.25.01.00

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
Существительное16172021232423252425
Прилагательное7.37.77.58.59.29.39.4109.69.9
Глагол13252424212020191919
Местоимение-существительное16139.88.97.36.276.165.2
Местоименное прилагательное2.84.34.24.44.54.34.24.554
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.411.51.41.51.311.21.51
Числительное (порядковое).40.40.10.20.20.20.20.20.20.20
Наречие6.65.85.25.155.14.55.24.24.7
Предикатив1.91.311.90.70.70.50.50.80
Предлог7.67.19.19.59.29.210109.911
Союз136.66.378.18.99.18.29.79.1
Междометие4.411.21.21.31.81.51.61.31.5
Вводное слово.70.30.30.20.20.40.40.20.10.10
Частица7.68.17.96.17.36.26.75.86.46.3
Причастие.70.9011.11.61.71.91.52.11.5
Деепричастие.40.20.20.20.30.20.40.20.40.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая133.52
          .    точка82.82
          -    тире37.48
          !    восклицательный знак2.80
          ?    вопросительный знак10.42
          ...    многоточие7.61
          !..    воскл. знак с многоточием0.14
          ?..    вопр. знак с многоточием0.09
          !!!    тройной воскл. знак0.09
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.17
          "    кавычка7.26
          ()    скобки0.09
          :    двоеточие1.61
          ;    точка с запятой1.34




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».


Внимание! У Татьяны Апраксиной пока не сформирован лингвистический паспорт, а значит этого автора в списке результатов не будет в любом случае. Проверка авторства для данного произведения не может претендовать на верный результат.

АвторСовпадение с лингвопрофилем автора (в условных единицах)
1. Вера Ковальчук
 42
2. Алексей Верт
 42
3. Ян Валетов
 41
4. Виктор Точинов
 41
5. Виктор Косенков
 41
6. Алексей Бессонов
 41
7. Олег Рой
 41
8. Сергей Недоруб
 41
9. Павел Марушкин
 41
10. Наталья Игнатова
 41
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх