fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Пекло
Автор: Сергей Байбаков
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:555257
Слов в произведении (СВП):85625
Приблизительно страниц:290
Средняя длина слова, знаков:5.11
Средняя длина предложения (СДП), знаков:45.97
СДП авторского текста, знаков:53.3
СДП диалога, знаков:34.44
Доля диалогов в тексте:29.33%
Доля авторского текста в диалогах:3.38%
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:9687
Активный словарный запас (АСЗ):9050
Активный несловарный запас (АНСЗ):637
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1133.91
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2641.09 —> 8819-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:21299 (24.87% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:64326 (75.13% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное19754 (30.71%)
          Прилагательное7884 (12.26%)
          Глагол15675 (24.37%)
          Местоимение-существительное6152 (9.56%)
          Местоименное прилагательное3502 (5.44%)
          Местоимение-предикатив9 (0.01%)
          Числительное (количественное)683 (1.06%)
          Числительное (порядковое)76 (0.12%)
          Наречие3930 (6.11%)
          Предикатив673 (1.05%)
          Предлог7319 (11.38%)
          Союз8121 (12.62%)
          Междометие1211 (1.88%)
          Вводное слово240 (0.37%)
          Частица6135 (9.54%)
          Причастие1070 (1.66%)
          Деепричастие195 (0.30%)
Служебных слов:32884 (51.12%)

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
Существительное351853107.3.001.2.1991.521273.1.29153.5.30
Прилагательное538.7151.91.1.01.37.041.5.373.76.9.81.173.21.7.13
Глагол341816118.2.061.6.137.71.128212.4.24132.6.23
Местоимение-существительное118.6245.53.1.00.78.0661.15.94.9.65.5310.86.04
Местоименное прилагательное236.35.31.9.86.00.10.041.3.461.82.3.30.033.5.59.01
Местоимение-предикатив.00.00.01.04.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.7.791.45.35.03.13.03.14.04.79.79.04.03.39.09.00
Числительное (порядковое).56.07.10.06.01.00.00.00.00.00.00.14.00.00.04.06.00
Наречие5.24.4164.71.2.00.43.002.6.615.33.3.49.204.8.62.06
Предикатив.81.621.6.71.29.00.07.00.23.04.66.73.14.00.66.06.00
Предлог50163.31214.001.4.35.62.17.201.6.01.00.951.8.03
Союз201123114.2.00.88.067.71.1117.11.2.39121.3.29
Междометие4.81.21.23.81.5.00.12.01.62.14.66.99.12.011.1.07.04
Вводное слово.40.20.56.33.12.00.01.00.20.03.22.49.09.03.29.01.00
Частица105.7315.82.5.001.2.014.716.48.5.63.466.8.88.16
Причастие6.21.7.66.35.17.00.04.03.46.012.6.63.10.00.39.20.03
Деепричастие.39.12.58.20.09.00.01.00.12.01.68.19.00.00.13.03.00

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
Существительное15202325242627272727
Прилагательное6.18.18.58.7101011121112
Глагол14212121202120181920
Местоимение-существительное11108.97.66.95.85.165.24.4
Местоименное прилагательное3.24.74.14.54.94.54.13.84.64.3
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).80.90.80.901.70.80.70.501.1
Числительное (порядковое).10.10.10.10.10.10.20.20.10.10
Наречие7.95.84.44.243.83.73.64.44
Предикатив1.4.80.70.80.70.80.70.70.80.90
Предлог8.67.899.39.38.68.99.68.38.4
Союз1798.98.69.28.79.38.48.48.4
Междометие4.51.21.21.2.801.11.11.2.90.90
Вводное слово.70.40.30.20.20.20.10.10.30.10
Частица8.69.27.86.976.57.1776.9
Причастие.60.901.11.51.51.31.71.31.71.6
Деепричастие.90.30.10.20.10.10.20.20.10.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая91.56
          .    точка105.16
          -    тире29.56
          !    восклицательный знак15.59
          ?    вопросительный знак11.29
          ...    многоточие7.66
          !..    воскл. знак с многоточием0.67
          ?..    вопр. знак с многоточием0.15
          !!!    тройной воскл. знак0.02
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.29
          "    кавычка4.64
          ()    скобки0.28
          :    двоеточие4.84
          ;    точка с запятой0.58




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 Байбаков
 55
2. Дмитрий Скирюк
 38
3. Анна Гурова
 38
4. Олег Верещагин
 37
5. Михаил Тырин
 37
6. Александр Рудазов
 37
7. Олег Рой
 37
8. Евгений Щепетнов
 37
9. Виктор Косенков
 37
10. Александр Матюхин
 36
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх