fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Амеба
Автор: Евгений Лукин
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:154529
Слов в произведении (СВП):17559
Приблизительно страниц:53
Средняя длина слова, знаков:4.63
Средняя длина предложения (СДП), знаков:52.01
СДП авторского текста, знаков:63.41
СДП диалога, знаков:31.64
Доля диалогов в тексте:21.95%
Доля авторского текста в диалогах:11.62%
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:3043
Активный словарный запас (АСЗ):2862
Активный несловарный запас (АНСЗ):181
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:950.35
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2087.05 —> 11816-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:4527 (25.78% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:13032 (74.22% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное3320 (25.48%)
          Прилагательное1161 (8.91%)
          Глагол2942 (22.58%)
          Местоимение-существительное1501 (11.52%)
          Местоименное прилагательное690 (5.29%)
          Местоимение-предикатив3 (0.02%)
          Числительное (количественное)217 (1.67%)
          Числительное (порядковое)3 (0.02%)
          Наречие759 (5.82%)
          Предикатив156 (1.20%)
          Предлог2131 (16.35%)
          Союз1991 (15.28%)
          Междометие279 (2.14%)
          Вводное слово75 (0.58%)
          Частица1379 (10.58%)
          Причастие187 (1.43%)
          Деепричастие38 (0.29%)
Служебных слов:8087 (62.05%)

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
Существительное2411328.87.2.001.9.157.4.8829293.6.88132.1.36
Прилагательное266.4112.6.95.00.51.002.3676.51.2.004.11.1.00
Глагол271117116.2.072.3.007.6.9537233.6.29111.8.36
Местоимение-существительное8.95.7249.14.2.00.88.006.21.29.39.31.3.7312.58.22
Местоименное прилагательное123.56.81.71.8.00.51.001.9.364.25.4.58.153.3.58.00
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.07.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)2.81.52.8.22.36.00.15.00.36.072.11.5.29.15.36.00.00
Числительное (порядковое).00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.07.00.00.00.00.00.00
Наречие3.83.4135.31.4.00.51.001.9.886.34.7.80.153.4.95.07
Предикатив.51.291.41.2.36.00.15.00.22.07.88.66.22.151.2.00.00
Предлог67148.81311.002.6.072.3.154.18.1.80.072.63.2.29
Союз167.727155.8.151.2.007.81.816121.6.66161.29
Междометие4.51.61.24.5.73.00.36.00.73.221.61.2.07.001.6.29.00
Вводное слово.29.221.1.88.15.00.07.00.15.00.51.73.00.00.66.07.00
Частица104.2279.33.4.001.4.003.31.18.810.88.5810.36.22
Причастие4.9.95.80.22.29.00.07.00.29.003.1.88.15.00.22.00.00
Деепричастие.51.15.36.00.07.00.00.00.00.00.80.15.00.00.36.00.00

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
Существительное15171919222420252322
Прилагательное5.267.66.97.16.97.976.48.7
Глагол16212019191616181617
Местоимение-существительное14138.57.98.167.35.97.14.5
Местоименное прилагательное3.23.43.73.95.24.35.33.35.13.8
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.10.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.31.21.41.41.21.2.901.2.202.6
Числительное (порядковое).00.10.00.00.00.00.10.00.00.00
Наречие65.14.53.94.244.943.92.6
Предикатив1.71.1.801.70.50.60.401.1.60
Предлог9.7101214131415141316
Союз159.91112111311121212
Междометие2.61.31.41.71.71.41.81.72.1.90
Вводное слово.80.40.50.20.30.50.20.40.20.40
Частица9.79.28.67.766.78.16.588.5
Причастие.70.80.901.51.11.41.3.901.31.1
Деепричастие.40.20.30.10.10.10.10.10.30.40

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая162.14
          .    точка106.10
          -    тире45.67
          !    восклицательный знак21.93
          ?    вопросительный знак20.22
          ...    многоточие21.76
          !..    воскл. знак с многоточием2.90
          ?..    вопр. знак с многоточием2.16
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.74
          "    кавычка16.69
          ()    скобки3.02
          :    двоеточие10.14
          ;    точка с запятой1.71




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. Евгений Лукин
 26
2. Александр Бушков
 24
3. Андрей Буторин
 24
4. Иван Сербин
 24
5. Александр Громов
 24
6. Владимир Васильев
 23
7. Ольга Громыко
 23
8. Вячеслав Рыбаков
 23
9. Александр Матюхин
 23
10. Дмитрий Скирюк
 23
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх