fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Слимпер
Автор: Михаил Бабкин
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:502761
Слов в произведении (СВП):68931
Приблизительно страниц:246
Средняя длина слова, знаков:5.38
Средняя длина предложения (СДП), знаков:62.27
СДП авторского текста, знаков:101.79
СДП диалога, знаков:50.49
Доля диалогов в тексте:62.69%
Доля авторского текста в диалогах:10.6%
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:9946
Активный словарный запас (АСЗ):9129
Активный несловарный запас (АНСЗ):817
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1242.29
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2949.48 —> 4201-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:16116 (23.38% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:52815 (76.62% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное17120 (32.41%)
          Прилагательное6882 (13.03%)
          Глагол11906 (22.54%)
          Местоимение-существительное4367 (8.27%)
          Местоименное прилагательное2707 (5.13%)
          Местоимение-предикатив18 (0.03%)
          Числительное (количественное)645 (1.22%)
          Числительное (порядковое)150 (0.28%)
          Наречие3435 (6.50%)
          Предикатив598 (1.13%)
          Предлог6908 (13.08%)
          Союз5372 (10.17%)
          Междометие1165 (2.21%)
          Вводное слово259 (0.49%)
          Частица4547 (8.61%)
          Причастие1071 (2.03%)
          Деепричастие189 (0.36%)
Служебных слов:25532 (48.34%)

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
Существительное4021569.17.1.032.29131.635235.1.51164.5.86
Прилагательное5510152.21.6.00.26.032.415.15.31.1.192.72.26
Глагол331718106.8.101.2.198.61.329153.4.55113.4.32
Местоимение-существительное8.96.1165.33.3.00.80.125.8.826.85.86.349.2.44.07
Местоименное прилагательное1964.82.21.2.00.19.121.7.562.61.8.38.022.6.60.00
Местоимение-предикатив.05.02.10.00.00.00.00.00.00.00.02.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)2.91.21.3.51.39.03.55.27.26.051.3.72.07.02.43.09.02
Числительное (порядковое)1.3.12.24.02.03.00.00.05.05.02.17.24.00.00.07.05.00
Наречие4.96.8154.21.4.03.44.033.2.515.34.1.67.144.51.3.12
Предикатив.92.552.68.48.00.12.00.51.15.53.82.12.07.77.05.02
Предлог63193.19.312.022.11.1.99.12.291.1.05.00.742.3.09
Союз148.6188.73.9.05.87.146.51.27.951.1.368.61.1.26
Междометие5.91.41.24.51.2.00.14.07.74.09.621.2.12.05.72.27.00
Вводное слово.70.38.68.32.22.00.03.00.15.05.34.32.05.00.51.03.00
Частица8.94.4285.42.1.02.89.003.2.975.37.2.97.295.91.31
Причастие6.32.1.80.72.41.00.10.02.58.033.7.68.19.00.39.15.02
Деепричастие.38.19.46.09.05.00.03.00.15.02.99.22.02.00.27.07.03

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
Существительное18212426272726252628
Прилагательное8.38.38.58.49.899.99.51212
Глагол14202021191920191815
Местоимение-существительное8117.96.95.56.55.66.15.35.4
Местоименное прилагательное2.54.94.44.14.1444.34.74.4
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.10.00.00.00.00.10
Числительное (колич-ое).90.8011.11.2.90.901.11.1.80
Числительное (порядковое).10.20.30.10.20.30.20.30.30.30
Наречие7.76.25.34.74.74.34.84.63.74.4
Предикатив1.61.801.90.70.80.80.701
Предлог8.97.51010111110111111
Союз147.776.877.87.47.67.47.5
Междометие4.11.51.31.31.41.11.61.91.51.3
Вводное слово1.4.40.40.30.30.30.10.30.20.10
Частица9.28.46.96.56.36.76.66.567.1
Причастие.5011.21.51.41.51.62.21.41.9
Деепричастие.60.30.20.20.30.30.20.10.40.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая129.27
          .    точка76.64
          -    тире57.19
          !    восклицательный знак20.06
          ?    вопросительный знак12.55
          ...    многоточие15.97
          !..    воскл. знак с многоточием0.12
          ?..    вопр. знак с многоточием0.06
          !!!    тройной воскл. знак0.07
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.44
          "    кавычка4.03
          ()    скобки0.30
          :    двоеточие8.05
          ;    точка с запятой3.67




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. Михаил Бабкин
 54
2. Александр Бушков
 41
3. Олег Рой
 41
4. Виктор Точинов
 40
5. Юрий Бурносов
 40
6. Борис Акунин
 40
7. Алексей Бессонов
 40
8. Андрей Уланов
 40
9. Игорь Алимов
 40
10. Данил Корецкий
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх