fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Юнит
Автор: Леока Хабарова
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:589040
Слов в произведении (СВП):80831
Приблизительно страниц:296
Средняя длина слова, знаков:5.52
Средняя длина предложения (СДП), знаков:44.3
СДП авторского текста, знаков:51.85
СДП диалога, знаков:38.32
Доля диалогов в тексте:48.38%
Доля авторского текста в диалогах:10.02%
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:10692
Активный словарный запас (АСЗ):9769
Активный несловарный запас (АНСЗ):923
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1342.41
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3124.21 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:17597 (21.77% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:63234 (78.23% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное20813 (32.91%)
          Прилагательное7235 (11.44%)
          Глагол15784 (24.96%)
          Местоимение-существительное5742 (9.08%)
          Местоименное прилагательное2973 (4.70%)
          Местоимение-предикатив6 (0.01%)
          Числительное (количественное)834 (1.32%)
          Числительное (порядковое)235 (0.37%)
          Наречие3424 (5.41%)
          Предикатив719 (1.14%)
          Предлог7040 (11.13%)
          Союз6166 (9.75%)
          Междометие1325 (2.10%)
          Вводное слово154 (0.24%)
          Частица4711 (7.45%)
          Причастие821 (1.30%)
          Деепричастие249 (0.39%)
Служебных слов:28366 (44.86%)

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
Существительное4020607.56.1.001.5.369.9.8327284.2.20133.3.72
Прилагательное557.8171.5.86.00.33.091.3.333.35.71.1.052.4.75.14
Глагол5117191411.052.398.21.337153.5.089.32.2.79
Местоимение-существительное107.5274.83.1.03.72.035.5.876.44.6.76.568.7.44.14
Местоименное прилагательное186.15.21.51.4.00.28.161.1.363.11.8.23.122.6.36.02
Местоимение-предикатив.00.02.02.02.00.00.00.00.02.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.2.731.1.28.20.0021.1.06.05.95.75.14.02.31.08.00
Числительное (порядковое)1.6.25.51.02.03.00.05.03.08.02.08.31.02.00.12.03.00
Наречие4.45.2154.41.1.00.39.022.4.693.52.9.58.064.4.70.14
Предикатив.64.481.5.87.22.00.02.02.59.25.48.69.28.00.81.05.02
Предлог58153.29.410.002.73.48.28.121.3.06.02.562.1.08
Союз167.9249.23.02.89.206.71.006.54.3.83.198.5.69.26
Междометие5.51.31.53.91.2.00.14.031.1.2011.14.001.12.03
Вводное слово.30.12.44.25.08.00.00.00.08.16.17.16.05.00.14.02.00
Частица7.54285.41.7.00.86.093.1.813.66.5.65.285.5.69.14
Причастие5.5.89.44.20.25.00.03.00.25.002.1.42.19.00.14.16.02
Деепричастие.55.19.89.11.09.00.02.00.16.03.40.26.00.00.33.02.00

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
Существительное23202326293030303232
Прилагательное7.98.47.88.89.19.79.611109.7
Глагол16272321211820181919
Местоимение-существительное139.68.37.45.355.14.64.44.1
Местоименное прилагательное2.63.84.74.34.23.93.53.43.83.6
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).901.111.11.11.31.3.901.2.80
Числительное (порядковое).20.10.40.40.30.20.40.40.50.40
Наречие5.75.84.34.13.53.53.93.63.63.6
Предикатив21.1.80.70.60.60.50.70.40.60
Предлог6.16.29.7109.4119.9119.611
Союз9.96.66.97.78.397.88.26.97.5
Междометие3.911.31.21.41.81.51.61.81.2
Вводное слово.40.20.30.30.10.10.10.10.20.20
Частица7.47.975.45.15.14.65.34.65.6
Причастие.50.80.901.11.11.31.31.51.61.4
Деепричастие.70.40.30.20.20.20.30.30.30.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая101.25
          .    точка109.29
          -    тире50.70
          !    восклицательный знак18.48
          ?    вопросительный знак19.36
          ...    многоточие14.76
          !..    воскл. знак с многоточием0.16
          ?..    вопр. знак с многоточием0.07
          !!!    тройной воскл. знак0.33
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.24
          "    кавычка11.57
          ()    скобки0.06
          :    двоеточие7.42
          ;    точка с запятой0.04




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».


Внимание! У Леоки Хабаровой пока не сформирован лингвистический паспорт, а значит этого автора в списке результатов не будет в любом случае. Проверка авторства для данного произведения не может претендовать на верный результат.

АвторСовпадение с лингвопрофилем автора (в условных единицах)
1. Павел Марушкин
 41
2. Дмитрий Дашко
 40
3. Пальмира Керлис
 40
4. Zотов
 40
5. Кирилл Бенедиктов
 40
6. Мика Ртуть
 40
7. Александр Сивинских
 40
8. Юлия Фирсанова
 40
9. Софья Ролдугина
 40
10. Данил Корецкий
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх