fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Масть
Автор: Виталий Каплан
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:643203
Слов в произведении (СВП):97911
Приблизительно страниц:327
Средняя длина слова, знаков:5.04
Средняя длина предложения (СДП), знаков:67.82
СДП авторского текста, знаков:79.78
СДП диалога, знаков:57.75
Доля диалогов в тексте:46.31%
Доля авторского текста в диалогах:6.2%
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:11216
Активный словарный запас (АСЗ):10379
Активный несловарный запас (АНСЗ):837
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1228.41
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2889.15 —> 5124-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:25982 (26.54% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:71929 (73.46% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное22018 (30.61%)
          Прилагательное8220 (11.43%)
          Глагол16874 (23.46%)
          Местоимение-существительное7715 (10.73%)
          Местоименное прилагательное4729 (6.57%)
          Местоимение-предикатив20 (0.03%)
          Числительное (количественное)851 (1.18%)
          Числительное (порядковое)225 (0.31%)
          Наречие5046 (7.02%)
          Предикатив817 (1.14%)
          Предлог8886 (12.35%)
          Союз9647 (13.41%)
          Междометие1525 (2.12%)
          Вводное слово321 (0.45%)
          Частица8120 (11.29%)
          Причастие994 (1.38%)
          Деепричастие292 (0.41%)
Служебных слов:41255 (57.36%)

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
Существительное3817441012.011.8.509.21.423244.6.50163.3.61
Прилагательное416.5123.43.2.00.41.122.1.383.86.11.063.9.91.23
Глагол301317227.5.151.158.41.425183.6.44141.6.64
Местоимение-существительное127.91954.1.01.86.087.3.68106.9.85.489.4.64.17
Местоименное прилагательное205.67.52.61.8.00.30.201.7.453.22.7.34.074.1.62.06
Местоимение-предикатив.01.02.02.02.00.00.00.00.02.00.00.02.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.2.61.99.33.31.00.31.15.21.07.65.90.16.01.33.09.01
Числительное (порядковое)1.6.07.31.06.01.00.01.00.02.00.03.15.05.00.07.02.00
Наречие55.5144.21.7.01.69.063.9.715.35.6.62.175.7.80.05
Предикатив.91.431.9.63.42.00.03.00.38.06.501.20.01.84.05.02
Предлог51153.61112.011.9.89.55.10.171.6.08.011.21.1.08
Союз178.920104.5.01.82.229.21.2128.91.4414.97.43
Междометие5.11.1.953.8.91.00.07.001.1.09.631.7.10.011.5.21.05
Вводное слово.40.28.89.29.19.00.02.02.20.05.35.47.02.00.41.01.00
Частица106.2326.12.9.01.86.085.1.8389.4.75.298.2.68.20
Причастие41.58.58.37.00.07.01.45.082.1.56.05.01.41.06.01
Деепричастие.23.19.48.21.15.00.00.00.20.01.73.21.03.00.43.03.01

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
Существительное12172023242525242626
Прилагательное5.96.98.38.18.59.48.89.38.19.6
Глагол16171919191818181818
Местоимение-существительное8.31311108.46.96.86.86.36.6
Местоименное прилагательное2.34.65.45.15.65.15.45.15.25.8
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).60.80.801.80.80.80.901.90
Числительное (порядковое).10.20.30.10.30.30.30.20.20.30
Наречие7.66.85.95.24.64.654.54.94.4
Предикатив1.8.90.90.80.90.80.60.70.70.60
Предлог6.87.58.58.69.69.69.79.6109.9
Союз21128.47.58.37.98.49.18.68.9
Междометие3.81.21.21.21.51.51.61.91.71.5
Вводное слово1.1.50.30.20.20.20.10.30.20.20
Частица12119.68.27.27.97.87.886.4
Причастие.30.40.7011.11.11.11.21.31.3
Деепричастие.70.30.30.30.20.30.30.20.30.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая135.65
          .    точка71.23
          -    тире35.24
          !    восклицательный знак9.45
          ?    вопросительный знак13.93
          ...    многоточие11.85
          !..    воскл. знак с многоточием0.01
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.06
          "    кавычка6.44
          ()    скобки0.44
          :    двоеточие2.57
          ;    точка с запятой0.00




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. Виталий Каплан
 50
2. Александр Бушков
 40
3. Александр Громов
 39
4. Валерий Елманов
 39
5. Борис Акунин
 39
6. Михаил Успенский
 38
7. Дмитрий Вересов
 38
8. О'Санчес
 38
9. Вячеслав Рыбаков
 38
10. Александр Рудазов
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх