fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Метро 2035: Эмбрион. Слияние
Автор: Юрий Мори
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:519555
Слов в произведении (СВП):77451
Приблизительно страниц:268
Средняя длина слова, знаков:5.23
Средняя длина предложения (СДП), знаков:54.83
СДП авторского текста, знаков:65.13
СДП диалога, знаков:35.92
Доля диалогов в тексте:23.24%
Доля авторского текста в диалогах:9.98%
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:9430
Активный словарный запас (АСЗ):8969
Активный несловарный запас (АНСЗ):461
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1279.25
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2931.49 —> 4473-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:18818 (24.30% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:58633 (75.70% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное20720 (35.34%)
          Прилагательное7252 (12.37%)
          Глагол12686 (21.64%)
          Местоимение-существительное4818 (8.22%)
          Местоименное прилагательное2880 (4.91%)
          Местоимение-предикатив46 (0.08%)
          Числительное (количественное)933 (1.59%)
          Числительное (порядковое)146 (0.25%)
          Наречие4013 (6.84%)
          Предикатив775 (1.32%)
          Предлог7701 (13.13%)
          Союз5992 (10.22%)
          Междометие1315 (2.24%)
          Вводное слово242 (0.41%)
          Частица5052 (8.62%)
          Причастие1548 (2.64%)
          Деепричастие363 (0.62%)
Служебных слов:28409 (48.45%)

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
Существительное51204797.4.002.6.32121.832276.1.72156.71.3
Прилагательное488122.31.2.03.54.052.4.505.75.41.9.093.42.6.48
Глагол3516169.46.5.382.1.1811230133.2.41102.8.69
Местоимение-существительное8.55.8194.62.8.00.71.084.91.25.14.6.59.368.6.60.20
Местоименное прилагательное174.65.42.31.5.00.36.061.5.262.21.9.32.052.5.59.03
Местоимение-предикатив.08.02.08.02.00.00.00.00.00.05.00.08.02.02.02.02.00
Числительное (колич-ое)4.61.31.2.48.27.05.32.05.30.271.9.48.14.03.89.36.03
Числительное (порядковое)1.1.11.27.03.02.00.03.03.08.00.15.11.00.00.05.02.00
Наречие5.66.1143.91.2.05.78.033.4.845.53.61.1.1251.7.24
Предикатив1.1.572.86.36.03.12.02.51.09.65.83.30.05.92.08.08
Предлог66162.98.611.002.48.84.18.38.93.06.02.513.4.17
Союз168197.33.7.09.87.176.31.26.25.9.83.298.91.2.35
Междометие51.51.84.92.00.15.021.5.23.951.4.12.051.4.39.05
Вводное слово.24.26.59.32.20.00.03.00.23.09.24.23.08.00.57.09.02
Частица9.15.3274.31.6.001.1.083.6.835.66.5.77.425.21.1.32
Причастие9.82.92.50.42.00.14.001.1.025.4.35.27.03.41.33.02
Деепричастие.71.36.56.29.09.00.05.00.21.111.8.35.02.00.56.08.03

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
Существительное23222625262829283030
Прилагательное98.689.19.99.89.1109.19.5
Глагол12202018171716161617
Местоимение-существительное9.997.26.56.35.75.15.14.74.7
Местоименное прилагательное2.74.24.443.53.84.23.93.83.8
Местоимение-предикатив.00.00.00.10.10.00.10.10.10.00
Числительное (колич-ое)1.51.51.21.21.61.11.21.411
Числительное (порядковое).50.10.10.10.20.10.10.10.20.20
Наречие76.24.75.14.655.34.74.94.1
Предикатив1.51.31.11.21.70.80.60.70.90
Предлог8.18.29.610111011111111
Союз127.57.476.97.27.27.87.57.8
Междометие2.811.71.81.91.921.82.11.9
Вводное слово.70.20.30.40.20.20.30.20.30.40
Частица7.88.277.16.56.46.26.465.9
Причастие.701.31.722.62.32.42.32.12.3
Деепричастие1.30.30.50.40.50.40.50.40.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая120.63
          .    точка103.20
          -    тире31.84
          !    восклицательный знак4.17
          ?    вопросительный знак7.76
          ...    многоточие7.27
          !..    воскл. знак с многоточием0.04
          ?..    вопр. знак с многоточием0.05
          !!!    тройной воскл. знак0.03
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.71
          "    кавычка3.82
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие4.25
          ;    точка с запятой0.23




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. Юрий Мори
 54
2. Никита Аверин
 40
3. Виктор Точинов
 40
4. Дмитрий Манасыпов
 40
5. Андрей Ерпылев
 40
6. Сергей Вольнов
 40
7. Ян Валетов
 39
8. Владимир Лещенко
 39
9. Игорь Недозор
 39
10. Дмитрий Силлов
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх