fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Метро 2033: Нас больше нет
Автор: Мария Стрелова
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:577819
Слов в произведении (СВП):82200
Приблизительно страниц:292
Средняя длина слова, знаков:5.36
Средняя длина предложения (СДП), знаков:54.76
СДП авторского текста, знаков:64.02
СДП диалога, знаков:47.37
Доля диалогов в тексте:48.2%
Доля авторского текста в диалогах:9.91%
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:8209
Активный словарный запас (АСЗ):7958
Активный несловарный запас (АНСЗ):251
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1198.18
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2638.20 —> 8763-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:17821 (21.68% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:64379 (78.32% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное21341 (33.15%)
          Прилагательное6751 (10.49%)
          Глагол17037 (26.46%)
          Местоимение-существительное7097 (11.02%)
          Местоименное прилагательное3383 (5.25%)
          Местоимение-предикатив11 (0.02%)
          Числительное (количественное)852 (1.32%)
          Числительное (порядковое)115 (0.18%)
          Наречие3636 (5.65%)
          Предикатив819 (1.27%)
          Предлог7776 (12.08%)
          Союз5252 (8.16%)
          Междометие1206 (1.87%)
          Вводное слово133 (0.21%)
          Частица4550 (7.07%)
          Причастие1259 (1.96%)
          Деепричастие195 (0.30%)
Служебных слов:29603 (45.98%)

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
Существительное4017679.26.9.001.8.289.91.427234.6.21115.3.88
Прилагательное416.4162.2.86.01.41.001.7.684.25.6.71.132.61.5.31
Глагол4819251712.061.8.1810239143.8.259.63.5.65
Местоимение-существительное107.8336.32.7.031.1.076.31.26.63.6.71.3511.71.16
Местоименное прилагательное204.96.331.3.00.55.061.1.302.41.3.25.032.8.54.04
Местоимение-предикатив.00.01.03.00.00.00.00.00.03.00.01.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)5.681.7.35.33.00.27.04.13.201.2.64.00.00.52.04.00
Числительное (порядковое).78.07.35.03.00.00.01.01.03.00.11.13.00.00.03.01.00
Наречие4.15.1164.41.2.00.68.032.4.683.42.6.42.063.7.88.18
Предикатив.91.472.51.25.00.06.00.24.21.44.72.10.00.71.03.03
Предлог64123.11111.001.9.45.89.13.111.1.01.00.472.2.03
Союз13717112.5.03.59.085.3.594.83.2.52.136.4.75.06
Междометие5.4.981.43.71.1.00.11.06.92.13.71.64.13.011.2.11.03
Вводное слово.17.11.24.33.11.00.00.00.13.01.08.25.03.00.17.01.00
Частица7.43.5285.11.5.011.041.8.913.44.41.174.4.66.16
Причастие7.51.6.76.41.50.00.08.00.58.043.3.45.24.00.30.41.01
Деепричастие.28.07.51.23.07.00.00.00.07.00.88.07.03.00.41.03.00

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
Существительное23212326272827293028
Прилагательное6.17.87.98.18.98.98.38.98.79
Глагол14302723202019191921
Местоимение-существительное171188.57.86.87.76.16.25.4
Местоименное прилагательное3.43.63.84.24.13.94.74.64.84.6
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.21.3.901.11111.70.90
Числительное (порядковое).20.20.10.10.20.10.10.20.10.10
Наречие6.35.54.43.943.93.73.644.6
Предикатив2.11.11.11.1.90.60.80.60.80.50
Предлог8.25.79.91010101211911
Союз8.44.655.86.47.16.17.17.26.7
Междометие3.4.50.801.21.51.51.61.41.61.8
Вводное слово.40.10.10.20.20.10.10.10.10.20
Частица5.77.66.45.2555.25.55.54.4
Причастие.70.901.31.41.61.921.91.72.1
Деепричастие.10.20.30.30.40.30.30.20.10.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая132.54
          .    точка102.04
          -    тире30.45
          !    восклицательный знак9.57
          ?    вопросительный знак11.19
          ...    многоточие4.04
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.01
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.77
          "    кавычка6.08
          ()    скобки0.02
          :    двоеточие1.11
          ;    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. Мария Стрелова
 53
2. Елена Жаринова
 38
3. Аня Сокол
 38
4. Марина и Сергей Дяченко
 37
5. Диана Удовиченко
 37
6. Алексей Олейников
 37
7. Денис Чекалов
 37
8. Медина Мирай
 37
9. Сергей Недоруб
 37
10. Александр Варго
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх