fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Берсерк
Автор: Вячеслав Кумин
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:560216
Слов в произведении (СВП):80499
Приблизительно страниц:284
Средняя длина слова, знаков:5.33
Средняя длина предложения (СДП), знаков:56.65
СДП авторского текста, знаков:81.84
СДП диалога, знаков:39.88
Доля диалогов в тексте:42.34%
Доля авторского текста в диалогах:9.34%
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:9054
Активный словарный запас (АСЗ):8577
Активный несловарный запас (АНСЗ):477
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1176.78
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2683.01 —> 8180-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:19505 (24.23% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:60994 (75.77% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное18830 (30.87%)
          Прилагательное6245 (10.24%)
          Глагол15810 (25.92%)
          Местоимение-существительное5944 (9.75%)
          Местоименное прилагательное3444 (5.65%)
          Местоимение-предикатив16 (0.03%)
          Числительное (количественное)1379 (2.26%)
          Числительное (порядковое)379 (0.62%)
          Наречие3869 (6.34%)
          Предикатив727 (1.19%)
          Предлог7397 (12.13%)
          Союз6216 (10.19%)
          Междометие1325 (2.17%)
          Вводное слово187 (0.31%)
          Частица5124 (8.40%)
          Причастие1125 (1.84%)
          Деепричастие271 (0.44%)
Служебных слов:29924 (49.06%)

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
Существительное3413548.96.6.002.6.899.31.226265.5.25135.87
Прилагательное424.6141.9.97.00.56.121.6.413.45.21.2.122.2.96.41
Глагол4118231310.163.51.1101.436173.5.27113.2.62
Местоимение-существительное97.8266.23.2.03.75.215.5.9654.4.50.3511.49.13
Местоименное прилагательное214.882.99.00.55.131.2.5222.2.31.093.5.49.03
Местоимение-предикатив.00.00.06.00.00.00.00.00.00.00.00.10.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)8.91.22.1.41.32.011.13.16.072.3.92.10.07.64.30.12
Числительное (порядковое)2.4.21.84.13.04.00.03.03.10.01.21.34.04.00.30.06.01
Наречие4.85.9155.21.2.00.64.093.1.7542.9.61.094.3.87.15
Предикатив1.2.641.8.75.32.00.16.00.47.07.531.09.01.97.09.01
Предлог55142.21014.034.21.2.66.15.241.3.04.00.622.3.18
Союз135.620124.1.001.5.417.116.95.2.84.409.1.93.24
Междометие3.61.11.65.11.5.00.13.151.161.11.3.07.031.3.28.06
Вводное слово.34.21.52.47.07.00.03.00.16.04.24.19.06.00.21.03.00
Частица6.53.7305.42.002.2.134.31.15.16.1.69.275.4.56.18
Причастие7.41.2.93.35.41.00.15.00.44.012.9.75.15.03.44.07.04
Деепричастие.66.28.52.28.12.00.04.01.18.03.66.30.06.01.43.01.00

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
Существительное18202025252526262527
Прилагательное6.97.17.58.18.588.67.88.48.1
Глагол16252422202118201920
Местоимение-существительное11118.97.56.66.16.16.165.8
Местоименное прилагательное3.14.44.34.24.34.24.64.455
Местоимение-предикатив.00.00.10.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.61.8221.82.32.21.51.61.6
Числительное (порядковое).80.40.40.50.40.40.60.60.50.60
Наречие7.96.15.14.33.84.44.24.14.33.8
Предикатив2.11.80.90.90.70.70.70.80.50
Предлог7.56.2119.69.61010111010
Союз116.36.47.28.58.18.98.887.4
Междометие4.901.21.51.71.81.61.32.21.5
Вводное слово.60.40.20.20.10.20.20.10.20.20
Частица7.87.97.25.65.95.26.25.85.76.7
Причастие.50.901.11.31.91.61.91.421.8
Деепричастие.50.30.20.30.20.40.50.50.40.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая128.52
          .    точка94.30
          -    тире24.55
          !    восклицательный знак5.39
          ?    вопросительный знак12.52
          ...    многоточие5.80
          !..    воскл. знак с многоточием0.11
          ?..    вопр. знак с многоточием0.27
          !!!    тройной воскл. знак0.11
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.91
          "    кавычка12.97
          ()    скобки0.01
          :    двоеточие5.44
          ;    точка с запятой1.45




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. Вячеслав Кумин
 47
2. Алекс Орлов
 43
3. Фёдор Вихрев
 41
4. Михаил Тырин
 41
5. Михаил Кисличкин
 41
6. Игорь Шенгальц
 40
7. Алексей Фомичёв
 40
8. Вячеслав Шалыгин
 40
9. Николай Степанов
 40
10. Дмитрий Янковский
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх