fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Орден геноцида
Автор: Сергей Ким
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:556690
Слов в произведении (СВП):81533
Приблизительно страниц:280
Средняя длина слова, знаков:5.19
Средняя длина предложения (СДП), знаков:63.04
СДП авторского текста, знаков:79.56
СДП диалога, знаков:44.07
Доля диалогов в тексте:32.69%
Доля авторского текста в диалогах:12.61%
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:10209
Активный словарный запас (АСЗ):9342
Активный несловарный запас (АНСЗ):867
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1211.23
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2853.50 отсутствует 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:20695 (25.38% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:60838 (74.62% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное19757 (32.47%)
          Прилагательное7005 (11.51%)
          Глагол13538 (22.25%)
          Местоимение-существительное5516 (9.07%)
          Местоименное прилагательное2962 (4.87%)
          Местоимение-предикатив8 (0.01%)
          Числительное (количественное)1144 (1.88%)
          Числительное (порядковое)228 (0.37%)
          Наречие4105 (6.75%)
          Предикатив752 (1.24%)
          Предлог7628 (12.54%)
          Союз7721 (12.69%)
          Междометие1363 (2.24%)
          Вводное слово241 (0.40%)
          Частица5860 (9.63%)
          Причастие1120 (1.84%)
          Деепричастие251 (0.41%)
Служебных слов:31550 (51.86%)

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
Существительное4417428.27.1.002.5.66101.429315.7.45163.7.68
Прилагательное476.5131.61.2.01.46.161.9.563.56.31.6.123.51.4.29
Глагол371517127.2.012.6.439.41.431162.8.30112.9.39
Местоимение-существительное8.56.5224.62.4.00.68.136.4.9265.46.489.6.42.13
Местоименное прилагательное165.14.91.61.1.00.51.101.5.462.22.6.30.062.8.32.07
Местоимение-предикатив.00.00.06.01.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.01.00.00
Числительное (колич-ое)71.31.4.38.32.03.62.06.29.091.6.82.12.01.56.35.04
Числительное (порядковое)1.8.17.26.06.01.00.01.01.01.00.17.30.00.00.09.07.00
Наречие4.36.8154.31.1.01.61.033.764.54.9.42.205.6.78.14
Предикатив1.2.452.82.30.00.06.00.53.12.75.98.20.01.98.06.03
Предлог58143.28.612.002.9.58.61.46.09.74.01.0012.8.13
Союз179.520123.5.031.5.469.31.29.47.41.3.61111.2.43
Междометие4.51.3.954.51.00.19.011.3.201.11.7.23.07.97.17.09
Вводное слово.40.27.55.36.12.00.00.00.30.09.25.29.07.00.43.01.01
Частица8.85.8255.52.4.002.2.264.8.65610.58.326.9.97.13
Причастие6.61.4.46.42.12.00.06.01.62.073.9.68.10.03.39.10.03
Деепричастие.63.19.30.16.16.00.00.00.14.04.94.27.10.01.49.01.00

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
Существительное16202325272827262827
Прилагательное6.87.288.58.48.89.88.99.49.4
Глагол17201918181717171617
Местоимение-существительное121197.66.455.75.25.15
Местоименное прилагательное23.44.33.8443.744.24
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.21.51.91.71.31.41.21.31.21.6
Числительное (порядковое).30.20.30.30.30.20.30.50.20.30
Наречие6.26.45.64.84.54.555.24.95.4
Предикатив1.81.2.80.80.70.70.9011.90
Предлог6.18.69.911109.19.7101110
Союз168.888.48.89.8109.99.19.4
Междометие4.4.901.11.21.41.71.71.61.71.7
Вводное слово.60.40.30.40.20.30.20.20.20.20
Частица9.79.67.96.76.67.46.47.16.16.3
Причастие.601.901.41.61.71.61.72.21.6
Деепричастие.70.30.20.30.20.30.30.20.30.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая108.90
          .    точка76.04
          -    тире46.71
          !    восклицательный знак5.79
          ?    вопросительный знак12.82
          ...    многоточие20.79
          !..    воскл. знак с многоточием0.86
          ?..    вопр. знак с многоточием0.47
          !!!    тройной воскл. знак0.12
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.60
          "    кавычка7.90
          ()    скобки0.12
          :    двоеточие1.05
          ;    точка с запятой0.37




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. Сергей Ким
 51
2. Андрей Уланов
 43
3. Александр Рудазов
 43
4. Никита Аверин
 41
5. Владимир Лещенко
 40
6. Владимир Пекальчук
 40
7. Андрей Ерпылев
 40
8. Владислав Жеребьёв
 40
9. Павел Марушкин
 40
10. Олег Говда
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх