fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Смещение
Автор: Павел Амнуэль
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:506707
Слов в произведении (СВП):72511
Приблизительно страниц:255
Средняя длина слова, знаков:5.32
Средняя длина предложения (СДП), знаков:59.06
СДП авторского текста, знаков:70.26
СДП диалога, знаков:47.62
Доля диалогов в тексте:39.96%
Доля авторского текста в диалогах:9.79%
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:7654
Активный словарный запас (АСЗ):7013
Активный несловарный запас (АНСЗ):641
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1078.28
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2391.34 —> 11099-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:16364 (22.57% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:56147 (77.43% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное17966 (32.00%)
          Прилагательное5450 (9.71%)
          Глагол13633 (24.28%)
          Местоимение-существительное5619 (10.01%)
          Местоименное прилагательное2765 (4.92%)
          Местоимение-предикатив7 (0.01%)
          Числительное (количественное)1059 (1.89%)
          Числительное (порядковое)285 (0.51%)
          Наречие3375 (6.01%)
          Предикатив682 (1.21%)
          Предлог6384 (11.37%)
          Союз5400 (9.62%)
          Междометие1363 (2.43%)
          Вводное слово156 (0.28%)
          Частица4765 (8.49%)
          Причастие1085 (1.93%)
          Деепричастие188 (0.33%)
Служебных слов:26647 (47.46%)

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
Существительное421647118.3.032.9.78111.829256.2.40155.9.81
Прилагательное406.3111.9.96.00.48.031.7.504.35.51.4.072.61.5.35
Глагол471522128.033.469.71.634175.20132.2.79
Местоимение-существительное8.66.7335.22.4.02.96.086.814.94.74.4112.73.13
Местоименное прилагательное203.562.81.00.25.051.331.91.8.20.033.3.51.03
Местоимение-предикатив.00.00.03.02.00.00.00.00.00.00.02.02.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)712.38.26.001.2.73.41.12.811.08.02.71.21.00
Числительное (порядковое)2.5.21.33.13.05.00.02.00.03.00.12.38.03.00.10.03.00
Наречие5.14.6135.31.3.00.53.002.8.663.64.8.94.084.9.94.12
Предикатив1.2.562.1.61.43.00.13.02.36.07.71.83.17.05.50.05.00
Предлог571228.113.003.31.4.51.07.13.83.08.02.531.7.05
Союз14622112.8.02.99.136.2.665.74.1.91.3371.31
Междометие7.31.41.73.91.2.00.13.051.1.121.11.8.15.021.1.17.02
Вводное слово.35.18.33.30.03.00.02.00.12.07.17.18.12.00.18.00.00
Частица8.14.5344.31.8.001.7.183.1.5545.1.78.2151.7.12
Причастие5.51.41.1.53.41.00.20.00.59.053.9.76.28.07.68.08.07
Деепричастие.40.05.48.18.08.00.02.00.13.00.79.31.02.00.48.02.02

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
Существительное21202326272827282928
Прилагательное6.66.57.26.978.28.18.78.27.9
Глагол13282521201919191818
Местоимение-существительное17117.97.776.465.755.3
Местоименное прилагательное2.13.73.64.64.24.44.33.75.24.8
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.10.00
Числительное (колич-ое)1.11.41.91.51.61.51.81.41.31.7
Числительное (порядковое).40.40.30.20.40.50.40.40.50.70
Наречие7.35.74.54.14.24.24.64.44.14.4
Предикатив2.81.2.801.1.50.50.50.90.50.50
Предлог65.89.79.69.99.1109.91010
Союз105.66.67.27.47.277.77.77.1
Междометие3.81.21.3221.8222.41.9
Вводное слово.50.20.30.10.30.10.20.00.10.20
Частица6.68.27.15.96.77.16.56.66.17
Причастие.50.801.11.31.51.51.81.71.91.9
Деепричастие.10.10.30.50.40.30.20.30.10.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая146.27
          .    точка86.21
          -    тире35.11
          !    восклицательный знак5.72
          ?    вопросительный знак16.82
          ...    многоточие13.75
          !..    воскл. знак с многоточием0.01
          ?..    вопр. знак с многоточием0.10
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.15
          "    кавычка11.50
          ()    скобки1.63
          :    двоеточие4.01
          ;    точка с запятой0.04




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. Павел Амнуэль
 41
2. Макс Мах
 36
3. Вадим Панов
 35
4. Вадим Проскурин
 35
5. Борис Акунин
 35
6. Сергей Лукьяненко
 35
7. Тим Скоренко
 35
8. Данил Корецкий
 34
9. Андрей Быстров
 34
10. Кирилл Бенедиктов
 34
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх