fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Техномаг
Автор: Владимир Поляков
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:560673
Слов в произведении (СВП):82682
Приблизительно страниц:293
Средняя длина слова, знаков:5.35
Средняя длина предложения (СДП), знаков:68.64
СДП авторского текста, знаков:73.72
СДП диалога, знаков:58.09
Доля диалогов в тексте:27.51%
Доля авторского текста в диалогах:7.91%
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:10070
Активный словарный запас (АСЗ):9216
Активный несловарный запас (АНСЗ):854
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1253.48
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2879.32 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:22059 (26.68% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:60623 (73.32% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное18891 (31.16%)
          Прилагательное7815 (12.89%)
          Глагол12618 (20.81%)
          Местоимение-существительное5207 (8.59%)
          Местоименное прилагательное3551 (5.86%)
          Местоимение-предикатив16 (0.03%)
          Числительное (количественное)936 (1.54%)
          Числительное (порядковое)239 (0.39%)
          Наречие4294 (7.08%)
          Предикатив757 (1.25%)
          Предлог8142 (13.43%)
          Союз7934 (13.09%)
          Междометие1450 (2.39%)
          Вводное слово217 (0.36%)
          Частица6476 (10.68%)
          Причастие1674 (2.76%)
          Деепричастие211 (0.35%)
Служебных слов:33204 (54.77%)

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
Существительное4118338.79.011.8.38101.831255.5.23156.2.51
Прилагательное515.2132.21.2.00.35.082.4866.82.1.134.12.1.39
Глагол2614199.76.4.141.9.398.21.327153.10112.6.46
Местоимение-существительное8.57174.92.5.00.75.105.8.696.15.5.59.188.9.90.06
Местоименное прилагательное185.75.731.9.00.45.101.7.392.62.6.46.073.9.63.07
Местоимение-предикатив.01.00.04.00.00.00.00.00.01.00.01.03.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.71.11.4.34.21.00.23.04.34.061.8.90.24.01.48.27.00
Числительное (порядковое)1.7.14.15.03.03.00.03.03.06.06.23.34.00.00.27.10.01
Наречие4.29133.81.4.01.70.083.6.904.75.1.89.156.81.5.04
Предикатив.82.412.2.93.66.00.08.00.66.10.701.1.25.031.1.10.04
Предлог51194.59.814.012.4.891.3.07.351.4.10.001.23.3.03
Союз1610199.54.4.011.2.428.81.61191.1.73131.8.13
Междометие4.61.41.23.71.2.00.14.031.3.151.12.07.012.35.04
Вводное слово.41.18.65.25.07.00.01.00.15.10.21.28.04.00.20.01.01
Частица9.16.9275.92.7.031.5.155.6.616.712.70.307.31.6.27
Причастие8.41.61.1.86.44.00.13.06.94.115.4.94.35.01.56.31.01
Деепричастие.37.14.21.17.03.00.01.00.10.03.79.42.01.00.44.07.01

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
Существительное14182122232424242527
Прилагательное7.96.87.799.2109.9101110
Глагол14151818171717161616
Местоимение-существительное7.4109.786.85.25.85.45.15
Местоименное прилагательное2.34.84.34.74.94.94.44.34.94.3
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.10.00
Числительное (колич-ое)1.21.21.311.31.11.11.31.21.1
Числительное (порядковое).50.30.40.20.20.30.20.20.20.30
Наречие7.56.15.45.25.24.95.75.64.65.3
Предикатив1.91.4.801.1.90.801.80.90.80
Предлог6.68.11010101111111311
Союз18149.38.58.58.98.19.28.28
Междометие4.11.71.61.71.81.81.61.51.31.5
Вводное слово.90.50.30.10.20.10.30.20.10.10
Частица12118.67.58.17.97.56.77.17
Причастие.901.11.61.82.22.22.22.61.92.5
Деепричастие.70.20.20.10.20.20.30.30.20.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая118.22
          .    точка81.17
          -    тире13.82
          !    восклицательный знак5.52
          ?    вопросительный знак6.87
          ...    многоточие11.95
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.07
          !!!    тройной воскл. знак0.04
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.06
          "    кавычка5.73
          ()    скобки0.10
          :    двоеточие1.95
          ;    точка с запятой0.05




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. Владимир Поляков
 52
2. Михаил Михеев
 39
3. Владимир Мясоедов
 39
4. Алекс Каменев
 39
5. Сергей Ким
 39
6. Кайл Иторр
 39
7. Алексей Евтушенко
 38
8. Александр Быченин
 38
9. Сергей Вольнов
 38
10. Василий Звягинцев
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх