fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Кровь, кремний и чужие
Автор: Михаил Баковец
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:464115
Слов в произведении (СВП):67636
Приблизительно страниц:239
Средняя длина слова, знаков:5.33
Средняя длина предложения (СДП), знаков:76.32
СДП авторского текста, знаков:96.17
СДП диалога, знаков:48.31
Доля диалогов в тексте:26.35%
Доля авторского текста в диалогах:14.54%
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:9135
Активный словарный запас (АСЗ):8376
Активный несловарный запас (АНСЗ):759
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1236.91
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2863.83 отсутствует 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:15373 (22.73% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:52263 (77.27% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное18190 (34.80%)
          Прилагательное5630 (10.77%)
          Глагол11569 (22.14%)
          Местоимение-существительное4432 (8.48%)
          Местоименное прилагательное2831 (5.42%)
          Местоимение-предикатив8 (0.02%)
          Числительное (количественное)1374 (2.63%)
          Числительное (порядковое)319 (0.61%)
          Наречие2719 (5.20%)
          Предикатив404 (0.77%)
          Предлог7553 (14.45%)
          Союз5336 (10.21%)
          Междометие966 (1.85%)
          Вводное слово119 (0.23%)
          Частица3723 (7.12%)
          Причастие994 (1.90%)
          Деепричастие146 (0.28%)
Служебных слов:25114 (48.05%)

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
Существительное461748119.023.579.71.242335.3.45145.4.49
Прилагательное487.1121.8.96.00.55.181.8.324.34.9.74.052.31.3.32
Глагол421619128.2.054.3.647.8.7134132.3.258.22.9.22
Местоимение-существительное8.95.7244.32.5.02.92.134.5.655.63.5.45.127.5.34.08
Местоименное прилагательное204.27.62.1.97.00.59.22.96.372.61.8.29.032.6.65.05
Местоимение-предикатив.00.00.08.02.00.00.00.00.02.00.00.02.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)111.82.1.42.30.00.54.39.17.052.31.2.17.02.55.17.03
Числительное (порядковое)2.8.15.81.07.05.00.03.00.12.02.39.27.02.00.13.08.02
Наречие4.24.6134.97.02.54.082.444.92.9.71.053.2.47.05
Предикатив.62.291.9.49.39.00.02.02.29.02.34.59.18.02.50.05.02
Предлог64174.11115.025.91.6.57.13.13.97.07.05.422.3.13
Союз177.8198.43.1.022.2.295.6.657.65.1.94.157.81.2.25
Междометие5.3.791.12.91.1.00.12.03.67.03.741.1.17.02.92.10.08
Вводное слово.27.20.37.20.07.00.02.00.08.00.15.17.03.00.12.02.02
Частица7.83.7233.91.5.001.8.152.8.573.75.5.42.134.9.59.12
Причастие7.21.4.59.52.05.00.25.05.59.033.4.82.10.05.24.27.03
Деепричастие.29.08.25.17.07.00.02.00.05.03.74.25.00.00.29.02.00

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
Существительное16222426282729302830
Прилагательное5.86.76.88.17.98.38.39.39.19.7
Глагол15192120211918161816
Местоимение-существительное9.913109.26.35.94.95.14.84.8
Местоименное прилагательное2.84.85.14.544.23.84.64.44.3
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)22.8222.122.42.222.4
Числительное (порядковое)1.50.50.40.20.40.50.30.40.50
Наречие7.354.23.93.64.13.73.93.93.2
Предикатив1.4.60.90.60.60.60.70.30.40.50
Предлог1389.910101212121211
Союз127.76.16.27.47.57.688.78.2
Междометие41.31.41.11.41.21.51.61.21.6
Вводное слово.60.20.10.10.10.10.10.10.10.30
Частица7.77.56.15.55.45.25.355.65.2
Причастие.50.801.11.21.31.71.62.11.61.9
Деепричастие.60.30.20.20.10.20.20.20.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая113.83
          .    точка70.92
          -    тире22.74
          !    восклицательный знак5.87
          ?    вопросительный знак9.74
          ...    многоточие4.35
          !..    воскл. знак с многоточием0.13
          ?..    вопр. знак с многоточием0.12
          !!!    тройной воскл. знак0.10
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.49
          "    кавычка11.95
          ()    скобки2.06
          :    двоеточие3.28
          ;    точка с запятой0.10




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 Баковец
 54
2. Михаил Михайлов
 48
3. Фёдор Вихрев
 39
4. Игорь Недозор
 38
5. Никита Аверин
 38
6. Сергей Ким
 38
7. Дем Михайлов
 38
8. Владислав Жеребьёв
 38
9. Андрей Земляной
 38
10. Олег Никитин
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх