fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Наёмники
Автор: Николай Андреев
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:497227
Слов в произведении (СВП):66634
Приблизительно страниц:260
Средняя длина слова, знаков:5.89
Средняя длина предложения (СДП), знаков:54.95
СДП авторского текста, знаков:63.58
СДП диалога, знаков:47.58
Доля диалогов в тексте:46.86%
Доля авторского текста в диалогах:8.44%
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:8412
Активный словарный запас (АСЗ):8073
Активный несловарный запас (АНСЗ):339
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1400.49
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3038.03 —> 3076-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:12209 (18.32% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:54425 (81.68% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное20118 (36.96%)
          Прилагательное7042 (12.94%)
          Глагол11822 (21.72%)
          Местоимение-существительное3095 (5.69%)
          Местоименное прилагательное1749 (3.21%)
          Местоимение-предикатив13 (0.02%)
          Числительное (количественное)890 (1.64%)
          Числительное (порядковое)110 (0.20%)
          Наречие3113 (5.72%)
          Предикатив517 (0.95%)
          Предлог6535 (12.01%)
          Союз4103 (7.54%)
          Междометие907 (1.67%)
          Вводное слово110 (0.20%)
          Частица3217 (5.91%)
          Причастие1139 (2.09%)
          Деепричастие167 (0.31%)
Служебных слов:19896 (36.56%)

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
Существительное6424587.83.8.041.8.26131.730284.2.27165.9.31
Прилагательное698.5201.7.66.04.86.001.4.383.24.7.64.0222.3.11
Глагол5024167.86.8.112.8.278.41.240123.2.206.43.6.18
Местоимение-существительное7.36.6171.81.00.57.043.9.513.32.1.18.208.4.49.00
Местоименное прилагательное183.53.90.51.00.13.02.49.291.1.48.09.001.2.26.02
Местоимение-предикатив.00.00.02.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)8.11.61.5.31.16.02.59.02.15.05.88.59.00.04.55.15.00
Числительное (порядковое)1.2.13.31.00.00.00.00.00.04.00.13.02.00.00.13.00.00
Наречие5.67.4182.5.93.00.55.002.5.713.62.7.59.044.21.3.13
Предикатив.93.442.64.33.02.11.00.51.05.49.31.09.00.95.04.00
Предлог67193.279.003.7.68.97.15.041.1.00.02.292.7.11
Союз189.6154.52.2.001.1.165.5.595.92.5.59.184.61.2.46
Междометие5.71.51.32.51.2.00.15.021.20.59.73.05.04.33.27.05
Вводное слово.26.04.29.44.15.00.04.00.05.04.18.13.02.02.11.04.00
Частица6.14.2301.9.71.001.6.042.3133.1.29.111.9.73.00
Причастие111.2.59.31.16.00.11.02.71.073.70.09.04.26.31.00
Деепричастие.57.07.20.15.00.00.02.00.09.001.5.18.02.00.15.04.00

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
Существительное20283030323335363637
Прилагательное8.9129.910121111111212
Глагол13202322201918161716
Местоимение-существительное106.55.24.33.62.82.93.23.13
Местоименное прилагательное2.73.92.92.62.22.62.32.32.62.5
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.10.00.00.10.00.00
Числительное (колич-ое)1.21.71.41.61.31.31.411.51.2
Числительное (порядковое).30.20.10.10.10.10.20.20.30.00
Наречие8.65.74.74.63.73.94.14.33.23.1
Предикатив1.5.901.90.70.50.50.30.40.50
Предлог1388.5109.2109.9111011
Союз8.75.15.266.677.36.265.9
Междометие4.90.8011.11.31.21.21.90
Вводное слово.50.20.20.10.10.10.10.10.10.10
Частица5.45.65.74.65.654.14.94.34.3
Причастие.901.51.61.721.9222.12.5
Деепричастие1.40.10.10.10.10.10.10.00.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая76.33
          .    точка117.93
          -    тире34.58
          !    восклицательный знак3.12
          ?    вопросительный знак6.71
          ...    многоточие4.04
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.00
          "    кавычка1.50
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие3.00
          ;    точка с запятой0.00




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. Николай Андреев
 51
2. Алекс Каменев
 36
3. Андрей Мартьянов
 36
4. Вадим Панов
 35
5. Алексей Алексеевич Волков
 35
6. Дмитрий Воронин
 35
7. Виталий Зыков
 34
8. Виктор Точинов
 34
9. Анатолий Матвиенко
 34
10. Роман Артемьев
 34
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх