fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Вторжение
Автор: Роман Афанасьев
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:591616
Слов в произведении (СВП):89989
Приблизительно страниц:302
Средняя длина слова, знаков:5.06
Средняя длина предложения (СДП), знаков:52.51
СДП авторского текста, знаков:57.94
СДП диалога, знаков:38.58
Доля диалогов в тексте:20.65%
Доля авторского текста в диалогах:13.46%
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:8645
Активный словарный запас (АСЗ):8316
Активный несловарный запас (АНСЗ):329
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1076.12
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2433.54 —> 10944-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:21582 (23.98% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:68407 (76.02% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное21142 (30.91%)
          Прилагательное6656 (9.73%)
          Глагол18299 (26.75%)
          Местоимение-существительное9286 (13.57%)
          Местоименное прилагательное3621 (5.29%)
          Местоимение-предикатив6 (0.01%)
          Числительное (количественное)1008 (1.47%)
          Числительное (порядковое)218 (0.32%)
          Наречие3986 (5.83%)
          Предикатив744 (1.09%)
          Предлог8743 (12.78%)
          Союз6603 (9.65%)
          Междометие1682 (2.46%)
          Вводное слово349 (0.51%)
          Частица5444 (7.96%)
          Причастие817 (1.19%)
          Деепричастие149 (0.22%)
Служебных слов:35883 (52.46%)

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
Существительное361245166.5.031.7.518.71.626255.6.75113.4.45
Прилагательное386.2122.51.3.03.30.051.3.223.64.31.132.91.09
Глагол4317231711.002.6.299.31.542174.2.489.82.2.38
Местоимение-существительное9.78.1525.32.8.00.95.057.5.806.94.6.69.3513.40.09
Местоименное прилагательное214.85.62.51.1.00.35.081.1.422.21.9.26.032.8.27.03
Местоимение-предикатив.00.00.04.01.00.00.00.00.01.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)51.11.7.39.30.01.21.00.18.091.1.65.16.10.51.05.00
Числительное (порядковое)1.6.05.22.03.00.00.03.01.03.01.09.23.03.01.12.03.00
Наречие3.74.3155.91.3.01.49.062.3.733.62.2.75.174.3.52.08
Предикатив.82.432.2.74.30.00.08.00.40.09.57.80.12.01.65.01.00
Предлог621241314.002.3.97.48.06.14.83.05.00.79.95.03
Союз12622142.7.001.1.145.2.906.63.71.426.9.56.10
Междометие6.81.11.45.81.2.00.09.031.06.881.1.26.091.2.10.04
Вводное слово.55.22.78.93.22.00.03.01.17.04.49.36.16.00.30.01.00
Частица7.13.3296.11.3.001.4.053.2.7545.5.62.314.5.64.17
Причастие4.3.74.40.38.16.00.05.00.26.052.71.13.04.14.09.01
Деепричастие.43.10.18.16.08.00.01.00.08.01.53.05.00.00.19.01.00

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
Существительное15172023252627272829
Прилагательное5.26.67.27.687.78.68.68.47.2
Глагол13282523222020191920
Местоимение-существительное2114111187.97.67.377
Местоименное прилагательное2.44.63.83.544.54.24.94.44.5
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).9011.21.41.31.11.1.90.901.3
Числительное (порядковое).40.40.20.20.20.20.20.30.20.10
Наречие7.15.84.74.33.83.83.93.73.73.7
Предикатив1.61.1.90.80.70.70.50.60.50.50
Предлог8.56.69.911101011111111
Союз105.76.46.47.887.687.87.4
Междометие4.7.901.51.41.921.81.61.61.7
Вводное слово1.1.40.30.20.20.30.30.40.30.20
Частица8.27.27.15.65.45.55.25.45.65.6
Причастие.20.50.70.901.111.11.11.11.4
Деепричастие.30.10.10.10.10.20.20.20.20.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая127.13
          .    точка105.42
          -    тире31.84
          !    восклицательный знак5.73
          ?    вопросительный знак9.62
          ...    многоточие3.16
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.10
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.19
          "    кавычка8.68
          ()    скобки0.07
          :    двоеточие1.12
          ;    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. Роман Афанасьев
 42
2. Игорь Шенгальц
 40
3. Дмитрий Дашко
 39
4. Олег Рой
 39
5. Антон Медведев
 39
6. Михаил Тырин
 39
7. Вячеслав Шалыгин
 39
8. Андрей Лазарчук
 39
9. Вадим Филоненко
 38
10. Алексей Бессонов
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх