fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Машина
Автор: Анатолий Андреев
Дата проведения анализа: 27 декабря 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:326784
Слов в произведении (СВП):49268
Приблизительно страниц:172
Средняя длина слова, знаков:5.28
Средняя длина предложения (СДП), знаков:67.82
СДП авторского текста, знаков:76.42
СДП диалога, знаков:46.61
Доля диалогов в тексте:19.9%
Доля авторского текста в диалогах:4.42%
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:7743
Активный словарный запас (АСЗ):7389
Активный несловарный запас (АНСЗ):354
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1190.63
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2830.82 —> 5930-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:11063 (22.45% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:38205 (77.55% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное11123 (29.11%)
          Прилагательное3884 (10.17%)
          Глагол9704 (25.40%)
          Местоимение-существительное4044 (10.59%)
          Местоименное прилагательное2199 (5.76%)
          Местоимение-предикатив14 (0.04%)
          Числительное (количественное)414 (1.08%)
          Числительное (порядковое)124 (0.32%)
          Наречие2272 (5.95%)
          Предикатив351 (0.92%)
          Предлог4680 (12.25%)
          Союз4366 (11.43%)
          Междометие741 (1.94%)
          Вводное слово113 (0.30%)
          Частица3146 (8.23%)
          Причастие680 (1.78%)
          Деепричастие126 (0.33%)
Служебных слов:19429 (50.85%)

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
Существительное3914488.87.9.021.4.568.7.8224284.2.38134.2.75
Прилагательное368162.11.3.00.54.091.8.353.76.71.122.81.8.38
Глагол3517241411.191.6.28121.635224.3.45132.8.45
Местоимение-существительное9.56.7325.22.8.02.71.026.6.807.85.5.54.269.8.45.19
Местоименное прилагательное196.37.52.31.4.00.31.071.7.562.52.8.42.093.3.71.09
Местоимение-предикатив.00.00.07.00.02.00.00.00.00.00.02.05.02.00.00.02.00
Числительное (колич-ое)3.2.451.3.24.31.02.26.40.16.071.2.87.07.05.31.05.00
Числительное (порядковое)1.9.09.19.05.07.00.07.00.00.00.12.09.00.00.14.02.00
Наречие44.3163.91.4.05.40.023.385.14.3.63.0741.1.14
Предикатив.61.402.1.59.33.00.05.00.47.02.71.66.09.02.80.00.00
Предлог59112.61413.001.5.82.73.05.28.82.07.05.781.8.00
Союз15923124.2.00.73.197.1185.8.92.459.71.1.26
Междометие5.411.24.51.1.00.02.07.59.07.49.99.16.00.87.24.00
Вводное слово.40.14.42.31.02.00.00.00.19.05.31.21.07.00.19.02.00
Частица6.63.7304.91.9.001.2.073.3.995.16.2.61.166.89.21
Причастие5.51.6.73.61.71.00.07.05.54.092.61.28.00.38.31.07
Деепричастие.28.12.54.19.12.00.00.00.12.001.21.02.00.21.00.00

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
Существительное18181921252424262625
Прилагательное5.36.47.27.78.58.78.18.18.19.6
Глагол12292624212020191820
Местоимение-существительное20119.28.36.96.76.66.15.76.6
Местоименное прилагательное3.444.44.34.84.14.254.25.2
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.10.00.00.10.00.00
Числительное (колич-ое).80.7011.2.80.901.11.90.70
Числительное (порядковое).20.20.10.20.30.30.20.40.60.10
Наречие4.86.35.44.44.34.54.64.34.54.3
Предикатив1.4.70.70.60.90.60.90.40.70.70
Предлог9.26.610101010119.9119.9
Союз146.86.58.38.89.38.8109.47.7
Междометие3.61.31.21.31.41.91.81.31.21.4
Вводное слово.50.30.30.20.10.30.10.30.00.30
Частица78.276.65.56.96.75.77.26.1
Причастие.40.401.11.11.61.41.81.71.21.2
Деепричастие.30.30.30.20.20.10.40.30.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая121.62
          .    точка75.00
          -    тире22.63
          !    восклицательный знак7.04
          ?    вопросительный знак6.19
          ...    многоточие6.60
          !..    воскл. знак с многоточием0.08
          ?..    вопр. знак с многоточием0.02
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.00
          "    кавычка10.94
          ()    скобки0.37
          :    двоеточие7.94
          ;    точка с запятой0.20




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. Данил Корецкий
 38
2. Борис Акунин
 37
3. Вячеслав Рыбаков
 37
4. Олег Рой
 37
5. Альбина Нури
 37
6. Мария Симонова
 36
7. Иван Сербин
 36
8. Михаил Тырин
 36
9. Галина Романова
 36
10. Алексей Лукьянов
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх