fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Биохакер
Автор: Юлия Зонис
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:422225
Слов в произведении (СВП):63261
Приблизительно страниц:221
Средняя длина слова, знаков:5.27
Средняя длина предложения (СДП), знаков:62.73
СДП авторского текста, знаков:72.38
СДП диалога, знаков:37.96
Доля диалогов в тексте:17.04%
Доля авторского текста в диалогах:10.21%
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:9394
Активный словарный запас (АСЗ):8729
Активный несловарный запас (АНСЗ):665
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1250.08
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2965.74 —> 3977-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:13745 (21.73% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:49516 (78.27% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное16018 (32.35%)
          Прилагательное5515 (11.14%)
          Глагол11669 (23.57%)
          Местоимение-существительное3959 (8.00%)
          Местоименное прилагательное2236 (4.52%)
          Местоимение-предикатив6 (0.01%)
          Числительное (количественное)535 (1.08%)
          Числительное (порядковое)160 (0.32%)
          Наречие3083 (6.23%)
          Предикатив376 (0.76%)
          Предлог6031 (12.18%)
          Союз5495 (11.10%)
          Междометие960 (1.94%)
          Вводное слово242 (0.49%)
          Частица3598 (7.27%)
          Причастие1001 (2.02%)
          Деепричастие184 (0.37%)
Служебных слов:22711 (45.87%)

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
Существительное4017538.15.7.021.4.3811.9229375.8.69135.5.86
Прилагательное508.6141.2.77.00.32.081.9.263.67.1.84.172.92.34
Глагол401820118.9.081.9.499.91.136193.1.28113.3.49
Местоимение-существительное85.4273.82.00.49.155.2.604.23.3.41.538.7.26.06
Местоименное прилагательное165.36.11.7.81.00.19.081.4.231.81.4.21.113.4.41.04
Местоимение-предикатив.00.00.04.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.4.921.24.13.00.19.04.19.041.1.49.02.04.32.13.00
Числительное (порядковое)1.9.13.26.02.04.00.06.00.06.00.08.13.00.02.09.04.02
Наречие5.15.8173.81.02.41.023.3.584.55.2.47.093.8.71.26
Предикатив.58.511.6.47.11.00.06.00.34.06.41.66.04.04.45.04.00
Предлог64163.57.510.002.11.60.17.15.77.06.00.642.8.06
Союз191123103.9.00.86.118.3.668.23.6.73.477.21.5.36
Междометие5.71.963.31.1.00.15.041.1.13.92.94.08.151.00.13.02
Вводное слово.64.281.1.73.15.00.04.04.32.06.23.24.08.02.34.02.00
Частица8.24.2264.11.6.00.88.113.3.474.15.43.195.5.60.11
Причастие7.71.5.88.49.30.00.02.00.56.064.7.54.32.02.38.19.02
Деепричастие.88.21.26.11.04.00.00.00.11.04.96.28.04.00.13.02.00

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
Существительное22202325262727292728
Прилагательное5.67.778.99.59.310101011
Глагол9.8282624201919171718
Местоимение-существительное15107.56.76.34.94.74.44.63.9
Местоименное прилагательное3.73.743.53.73.23.92.84.44.2
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).80.70.801.901.111.70.80
Числительное (порядковое).40.50.30.20.30.20.30.20.30.20
Наречие7.165.54.44.34.34.74.75.64.5
Предикатив1.3.70.60.70.40.50.30.60.50.60
Предлог9.56.39.39.810119.9111110
Союз125.66.67.69.2109.2119.59.8
Междометие4.4.80.601.21.41.21.61.621.8
Вводное слово1.4.60.40.20.30.10.20.20.30.20
Частица67.17.35.95.55.65.85.464.8
Причастие.601.11.21.61.61.82.41.522
Деепричастие.50.30.20.20.30.40.40.40.10.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая122.35
          .    точка88.46
          -    тире20.41
          !    восклицательный знак1.87
          ?    вопросительный знак8.66
          ...    многоточие5.22
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.02
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.03
          "    кавычка8.62
          ()    скобки0.17
          :    двоеточие4.60
          ;    точка с запятой0.03




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. Юлия Зонис
 54
2. Олег Верещагин
 40
3. Сергей Волков
 40
4. Алексей Олейников
 39
5. Никита Аверин
 39
6. Дмитрий Емец
 39
7. Анна Гурова
 39
8. Олег Синицын
 39
9. Олег Рой
 38
10. Виктор Глумов
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх