fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Опознай живого
Автор: Сергей Абрамов
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:235678
Слов в произведении (СВП):34850
Приблизительно страниц:121
Средняя длина слова, знаков:5.25
Средняя длина предложения (СДП), знаков:50.78
СДП авторского текста, знаков:68.31
СДП диалога, знаков:42.92
Доля диалогов в тексте:58.48%
Доля авторского текста в диалогах:4.55%
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:6225
Активный словарный запас (АСЗ):5933
Активный несловарный запас (АНСЗ):292
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1182.90
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2769.23 —> 6878-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:8441 (24.22% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:26409 (75.78% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное8826 (33.42%)
          Прилагательное2807 (10.63%)
          Глагол5796 (21.95%)
          Местоимение-существительное2707 (10.25%)
          Местоименное прилагательное1393 (5.27%)
          Местоимение-предикатив4 (0.02%)
          Числительное (количественное)415 (1.57%)
          Числительное (порядковое)95 (0.36%)
          Наречие1506 (5.70%)
          Предикатив313 (1.19%)
          Предлог3515 (13.31%)
          Союз2894 (10.96%)
          Междометие661 (2.50%)
          Вводное слово143 (0.54%)
          Частица2422 (9.17%)
          Причастие559 (2.12%)
          Деепричастие69 (0.26%)
Служебных слов:13808 (52.29%)

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
Существительное431933119.3.001.9.629.71.737256.3.62175.2.48
Прилагательное436.3111.81.3.03.38.071.9.624.85.81.2.103.51.7.27
Глагол331118139.1.071.5.387.81.428183.2.589.42.2.14
Местоимение-существительное8.97.4264.63.9.00.68.005.4.797.561.51121.2.24
Местоименное прилагательное205.55.321.1.00.38.031.2.383.11.8.31.103.6.72.07
Местоимение-предикатив.00.03.03.00.00.00.00.00.00.00.03.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)5.7.921.8.27.24.00.75.65.27.03.96.68.24.03.24.24.03
Числительное (порядковое)1.8.00.17.10.07.00.00.00.07.00.21.14.00.03.14.03.00
Наречие3.95.4135.11.2.00.27.002.4.454.73.3.65.034.81.5.10
Предикатив.89.451.7.65.27.00.10.00.27.14.62.82.24.001.1.10.00
Предлог73152.87.710.003.5.79.48.10.07.82.03.03.312.03
Союз187.921123.5.00.89.106.4.928.55.21.4.388.51.3.10
Междометие8.51.41.25.41.1.00.14.00.58.00.551.7.17.07.62.38.00
Вводное слово.68.31.89.51.10.00.00.00.31.14.38.45.00.03.48.03.00
Частица114.7345.31.8.001.9.032.8.864.65.21.1.485.21.4.34
Причастие6.21.2.55.99.55.00.14.00.68.003.6.96.21.03.75.31.17
Деепричастие.41.07.62.17.00.00.03.00.00.00.38.24.00.00.24.03.00

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
Существительное14212426283029302933
Прилагательное6.16.78.1888.19.28.69.19.2
Глагол16202020181716171713
Местоимение-существительное14128.77.56.56.555.55.54.9
Местоименное прилагательное2.24.13.94.24.63.74.54.344.5
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.10.00
Числительное (колич-ое)11.61.21.31.11.51.21.21.51.2
Числительное (порядковое).40.20.10.40.30.20.30.30.20.50
Наречие6.95.64.34.43.83.33.73.33.64
Предикатив211.80.70.50.601.50.70
Предлог8.57.31010111011111211
Союз147.977.57.48.38.27.87.27.3
Междометие4.11.61.81.21.61.21.91.21.91.9
Вводное слово1.1.40.40.40.10.20.50.20.10.30
Частица8.78.88.56.577.46.375.56.3
Причастие.40.801.21.41.81.52.72.12.52.3
Деепричастие.20.30.10.30.10.20.20.20.30.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая113.63
          .    точка105.88
          -    тире25.57
          !    восклицательный знак1.69
          ?    вопросительный знак19.05
          ...    многоточие1.84
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.03
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.06
          "    кавычка11.76
          ()    скобки0.26
          :    двоеточие8.55
          ;    точка с запятой0.49




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 Абрамов
 35
2. Александр Громов
 34
3. Zотов
 34
4. Борис Акунин
 34
5. Олег Рой
 33
6. Александр Зорич
 33
7. Александр Бушков
 33
8. Василий Аксёнов
 33
9. Вячеслав Рыбаков
 33
10. Дмитрий Володихин
 33
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх