fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Профессионал. Не ради мести
Автор: Виктор Тюрин
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:440828
Слов в произведении (СВП):65785
Приблизительно страниц:226
Средняя длина слова, знаков:5.19
Средняя длина предложения (СДП), знаков:62.21
СДП авторского текста, знаков:87.75
СДП диалога, знаков:41.06
Доля диалогов в тексте:36.26%
Доля авторского текста в диалогах:9.19%
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:7010
Активный словарный запас (АСЗ):6736
Активный несловарный запас (АНСЗ):274
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1085.79
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2418.18 —> 10990-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:15967 (24.27% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:49818 (75.73% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное16271 (32.66%)
          Прилагательное4987 (10.01%)
          Глагол12376 (24.84%)
          Местоимение-существительное6169 (12.38%)
          Местоименное прилагательное3192 (6.41%)
          Местоимение-предикатив3 (0.01%)
          Числительное (количественное)967 (1.94%)
          Числительное (порядковое)122 (0.24%)
          Наречие3066 (6.15%)
          Предикатив545 (1.09%)
          Предлог6540 (13.13%)
          Союз4511 (9.05%)
          Междометие1075 (2.16%)
          Вводное слово154 (0.31%)
          Частица3678 (7.38%)
          Причастие854 (1.71%)
          Деепричастие269 (0.54%)
Служебных слов:25591 (51.37%)

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
Существительное4014421412.002.3.35101.430246.2.30124.71.3
Прилагательное444.4141.71.1.00.37.001.6.263.34.8.80.0321.2.19
Глагол4115221410.023.308.3.9838164.688.92.8.51
Местоимение-существительное1010388.23.4.001.1.077.91.15.64.2.54.3011.40.17
Местоименное прилагательное255.58.13.11.2.00.33.141.5.542.41.4.26.023.5.45.12
Местоимение-предикатив.00.00.05.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)7.71.22.2.44.31.021.09.14.091.5.56.05.00.38.07.00
Числительное (порядковое)1.4.05.17.05.02.00.03.00.02.02.05.23.00.00.00.00.00
Наречие4.14.8195.71.3.00.42.032.1.544.22.4.47.073.2.70.14
Предикатив.85.632.1.73.21.00.14.00.52.07.64.63.09.00.63.00.03
Предлог57133.71316.003.4.54.73.02.12.80.00.05.842.37
Союз126.617113.3.001.3.215.9.825.83.61.3.455.31.2.14
Междометие7.9814.31.1.00.19.00.54.00.541.10.02.51.10.12
Вводное слово.26.17.40.49.09.00.02.00.12.05.24.35.10.00.17.02.02
Частица6.83.1236.71.5.001.1.033.844.16.2.61.165.2.37.03
Причастие5.91.1.40.26.21.00.12.03.70.094.3.42.45.03.26.05.00
Деепричастие.64.09.45.23.05.00.00.00.16.002.2.23.05.00.16.09.00

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
Существительное15192425242627282827
Прилагательное5.66.86.277.47.78.58.17.77.8
Глагол16202222232020181820
Местоимение-существительное181512109.47.977.26.35.4
Местоименное прилагательное2.86.14.34.34.44.75.455.15.9
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.61.81.71.51.61.61.111.71.2
Числительное (порядковое).30.20.30.10.20.20.10.10.20.30
Наречие7.75.54.54.244.54.44.84.34.5
Предикатив2.2.80.90.80.70.80.60.60.50.60
Предлог8.99.18.69.5101010101111
Союз8.56.65.76.46.67.57.477.77.7
Междометие2.71.21.31.51.61.621.621.5
Вводное слово.40.20.30.10.20.20.20.20.10.30
Частица8.56.96.85.35.15.44.95.85.94.4
Причастие.40.60.801.31.51.31.51.61.21.9
Деепричастие1.3.10.30.20.20.40.30.40.50.60

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая127.26
          .    точка80.87
          -    тире14.61
          !    восклицательный знак7.69
          ?    вопросительный знак11.31
          ...    многоточие3.36
          !..    воскл. знак с многоточием0.06
          ?..    вопр. знак с многоточием0.02
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.12
          "    кавычка8.76
          ()    скобки0.14
          :    двоеточие6.13
          ;    точка с запятой0.02




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. Виктор Тюрин
 52
2. Иван Сербин
 37
3. Дмитрий Дашко
 37
4. Данил Корецкий
 36
5. Алекс Орлов
 36
6. Сергей Недоруб
 36
7. Антон Медведев
 36
8. Сергей Шхиян
 35
9. Николай Степанов
 35
10. Кирилл Бенедиктов
 35
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх