fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Геноцид
Автор: Алексей Калугин
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:507743
Слов в произведении (СВП):70839
Приблизительно страниц:245
Средняя длина слова, знаков:5.22
Средняя длина предложения (СДП), знаков:57.24
СДП авторского текста, знаков:74.73
СДП диалога, знаков:44.72
Доля диалогов в тексте:45.64%
Доля авторского текста в диалогах:17.59%
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:6835
Активный словарный запас (АСЗ):6558
Активный несловарный запас (АНСЗ):277
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1016.87
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2232.76 —> 11584-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:17419 (24.59% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:53420 (75.41% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное15317 (28.67%)
          Прилагательное4929 (9.23%)
          Глагол13728 (25.70%)
          Местоимение-существительное5485 (10.27%)
          Местоименное прилагательное3081 (5.77%)
          Местоимение-предикатив17 (0.03%)
          Числительное (количественное)689 (1.29%)
          Числительное (порядковое)142 (0.27%)
          Наречие3417 (6.40%)
          Предикатив630 (1.18%)
          Предлог6890 (12.90%)
          Союз5848 (10.95%)
          Междометие1143 (2.14%)
          Вводное слово250 (0.47%)
          Частица5299 (9.92%)
          Причастие1041 (1.95%)
          Деепричастие216 (0.40%)
Служебных слов:28229 (52.84%)

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
Существительное3113437.28.1.001.8.368.91.228224.31145.52
Прилагательное364.7151.8.86.02.19.101.7.243.74.74.032.31.6.38
Глагол4114251311.072.1.349.21.239164.43123.4.40
Местоимение-существительное8.67.2286.13.2.05.86.0971.25.94.3.57.9613.34.10
Местоименное прилагательное193.87.53.31.1.00.26.031.5.953.13.34.074.9.45.09
Местоимение-предикатив.00.00.15.02.00.00.00.00.00.00.00.02.00.00.03.00.00
Числительное (колич-ое)4.4.841.4.43.29.03.38.00.24.091.4.76.03.07.38.12.02
Числительное (порядковое)1.2.03.34.03.02.00.03.02.07.00.09.15.00.02.05.12.00
Наречие45.6165.61.1.03.33.022.4.624.15.2.60.125.7.64.14
Предикатив.50.342.6.81.29.00.05.00.48.12.48.57.14.021.1.00.03
Предлог61132.61216.002.88.52.14.031.5.03.031.33.14
Союз126.224123.8.03.95.097.5.887.37.71.2.409.9.89.26
Междометие5.6.67.834.71.00.15.02.62.10.931.6.14.00.79.14.03
Вводное слово.38.31.48.69.21.02.00.00.36.05.14.50.00.02.50.00.00
Частица8.64.7355.92.3.001.3.054.885.28.7.91.628.7.79.29
Причастие6.2.95.62.53.48.00.09.00.64.025.3.64.24.02.45.14.02
Деепричастие.46.17.50.10.09.00.00.00.07.021.38.03.00.53.00.02

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
Существительное15151924242526272527
Прилагательное4.86.96.56.97.37.67.87.68.67.9
Глагол15242222232220202020
Местоимение-существительное14129.68.86.16.25.95.25.66.1
Местоименное прилагательное24.84.64.74.44.75.24.74.74.9
Местоимение-предикатив.00.00.00.10.10.00.00.10.00.00
Числительное (колич-ое).90.901.901.1.801.211.41
Числительное (порядковое).30.30.30.10.20.20.20.10.30.20
Наречие86.45.454.54.63.73.83.63.8
Предикатив2.211.1.70.80.80.80.60.70.40
Предлог7.17.1119.8101111111111
Союз158.96.96.97.67.48.37.47.87.7
Междометие4.51.21.51.31.51.51.51.21.31.5
Вводное слово.80.70.40.40.20.30.10.20.20.30
Частица9.31097.57.66.56.47.36.46.5
Причастие.60.7011.51.51.82.11.91.82
Деепричастие.80.50.20.10.10.30.20.30.40.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая128.63
          .    точка94.19
          -    тире47.05
          !    восклицательный знак6.80
          ?    вопросительный знак15.71
          ...    многоточие7.58
          !..    воскл. знак с многоточием0.64
          ?..    вопр. знак с многоточием0.79
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.06
          "    кавычка1.72
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие1.13
          ;    точка с запятой0.01




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. Алексей Калугин
 47
2. Сергей Недоруб
 38
3. Олег Рой
 37
4. Михаил Тырин
 37
5. Наталья Игнатова
 37
6. Сергей Садов
 37
7. Иван Сербин
 37
8. Андрей Смирнов
 37
9. Алексей Верт
 37
10. Виктор Глебов
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх