fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Клоны
Автор: Павел Амнуэль
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:171971
Слов в произведении (СВП):24577
Приблизительно страниц:84
Средняя длина слова, знаков:5.19
Средняя длина предложения (СДП), знаков:63.95
СДП авторского текста, знаков:85.04
СДП диалога, знаков:49.34
Доля диалогов в тексте:45.7%
Доля авторского текста в диалогах:11.94%
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:3979
Активный словарный запас (АСЗ):3761
Активный несловарный запас (АНСЗ):218
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1036.78
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2257.73 —> 11535-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:5781 (23.52% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:18796 (76.48% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное5817 (30.95%)
          Прилагательное1783 (9.49%)
          Глагол4692 (24.96%)
          Местоимение-существительное2318 (12.33%)
          Местоименное прилагательное1036 (5.51%)
          Местоимение-предикатив2 (0.01%)
          Числительное (количественное)313 (1.67%)
          Числительное (порядковое)77 (0.41%)
          Наречие1150 (6.12%)
          Предикатив210 (1.12%)
          Предлог2222 (11.82%)
          Союз1757 (9.35%)
          Междометие425 (2.26%)
          Вводное слово53 (0.28%)
          Частица1705 (9.07%)
          Причастие351 (1.87%)
          Деепричастие44 (0.23%)
Служебных слов:9562 (50.87%)

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
Существительное431343138.5.002.7.529.61.828226.5.43185.2.52
Прилагательное385112.61.1.00.14.101.6.483.76.11.3.142.51.3.57
Глагол401424158.5.102.5.38111.834194.5.33141.9.38
Местоимение-существительное9.37.6455.32.6.001.2.146.71.16.33.7.52.4815.33.00
Местоименное прилагательное1945.92.81.2.00.33.051.7.482.92.24.103.41.8.10
Местоимение-предикатив.00.00.05.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)6.951.48.14.00.38.43.14.19.951.7.10.05.67.62.00
Числительное (порядковое)2.2.10.19.05.05.00.00.05.05.00.05.43.00.00.10.05.00
Наречие5.25127.61.7.00.52.052.2.573.34.9.52.003.3.71.10
Предикатив.91.101.8.67.33.00.24.00.38.14.48.57.05.00.95.00.00
Предлог54141.39.816.002.51.3.67.05.14.43.00.00.521.05
Союз135.317113.2.00.91.105.2.577.83.41.437.3.57.05
Междометие5.71.51.54.51.7.00.05.10.67.05.521.2.10.051.8.29.00
Вводное слово.14.14.33.67.05.00.00.00.10.10.14.24.00.00.24.00.00
Частица9.74.93561.9.001.6.143.1.624.94.91.054.31.7.14
Причастие5.51.1.95.67.33.00.10.001.2.053.2.81.29.00.48.14.00
Деепричастие.24.14.24.14.05.00.05.00.14.00.48.19.05.00.05.10.00

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
Существительное19182127272528262824
Прилагательное5.56.66.56.87.88.16.27.76.39.8
Глагол12302422202119202017
Местоимение-существительное24139.797.467.26.96.18.3
Местоименное прилагательное1.94.24.24.34.34.43.84.73.95.3
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.10.00.00
Числительное (колич-ое)1.21.11.5.801.81.11.51.41.11.7
Числительное (порядковое).10.30.30.30.50.30.30.30.50.50
Наречие7.654.55.44.44.14.24.34.73.5
Предикатив1.611.41.1.70.80.50.40.40.60
Предлог6.24.9109.4910109.71110
Союз9.54.66.66.38.67.97.36.887.7
Междометие3.1.901.71.51.51.82.21.51.42.5
Вводное слово.40.30.10.40.10.10.10.30.30.40
Частица6.397.15.46.86.77.37.85.76.2
Причастие.60111.1.701.72.11.51.71.4
Деепричастие.20.00.00.10.10.20.30.70.20.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая152.70
          .    точка76.17
          -    тире40.08
          !    восклицательный знак2.97
          ?    вопросительный знак19.00
          ...    многоточие21.77
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.04
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.00
          "    кавычка12.94
          ()    скобки1.55
          :    двоеточие4.96
          ;    точка с запятой0.08




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. Павел Амнуэль
 35
2. Олег Рой
 31
3. Сергей Лукьяненко
 30
4. Кирилл Бенедиктов
 30
5. Альбина Нури
 30
6. Макс Мах
 30
7. Вадим Панов
 30
8. Елена Жаринова
 29
9. Зиновий Юрьев
 29
10. Ольга Пашнина
 29
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх