fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Два нуля
Автор: Роман Афанасьев
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:86239
Слов в произведении (СВП):12598
Приблизительно страниц:43
Средняя длина слова, знаков:5.18
Средняя длина предложения (СДП), знаков:45.72
СДП авторского текста, знаков:60.7
СДП диалога, знаков:25.1
Доля диалогов в тексте:23.28%
Доля авторского текста в диалогах:19.51%
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:2884
Активный словарный запас (АСЗ):2812
Активный несловарный запас (АНСЗ):72
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1106.94
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2494.56 —> 10350-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:2557 (20.30% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:10041 (79.70% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное3158 (31.45%)
          Прилагательное1105 (11.00%)
          Глагол2669 (26.58%)
          Местоимение-существительное812 (8.09%)
          Местоименное прилагательное338 (3.37%)
          Местоимение-предикатив5 (0.05%)
          Числительное (количественное)101 (1.01%)
          Числительное (порядковое)25 (0.25%)
          Наречие492 (4.90%)
          Предикатив62 (0.62%)
          Предлог1266 (12.61%)
          Союз1132 (11.27%)
          Междометие179 (1.78%)
          Вводное слово16 (0.16%)
          Частица726 (7.23%)
          Причастие143 (1.42%)
          Деепричастие26 (0.26%)
Служебных слов:4500 (44.82%)

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
Существительное3118659.12.4.00.87.108.7.7828353.5.00104.61.2
Прилагательное516.5191.71.1.10.19.00.97.102.74.3.87.004.78.10
Глагол49182278.192.5.688.7.5850263.4.1992.4.00
Местоимение-существительное6.45.7284.51.1.10.29.104.2.393.93.6.58.1012.58.00
Местоименное прилагательное1234.52.10.00.19.101.4.482.61.3.29.001.3.10.00
Местоимение-предикатив.00.00.10.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.10.00.00
Числительное (колич-ое)3.9.681.2.29.39.10.00.00.19.10.58.97.00.00.39.10.00
Числительное (порядковое)1.8.10.00.00.00.00.00.00.00.00.00.39.00.00.00.00.00
Наречие43.2154.3.68.00.58.002.1.193.91.8.19.194.1.39.19
Предикатив.39.291.4.39.00.00.00.00.29.00.29.29.10.00.68.00.00
Предлог74191.58.59.3.001.2.97.39.10.00.68.39.00.292.9.10
Союз159.432102.8.001.6.105.5.688.26.39.109.4.68.00
Междометие5.21.6.583.78.00.29.00.87.00.581.6.19.001.2.10.00
Вводное слово.00.00.19.10.00.00.00.10.00.00.10.29.00.00.48.00.00
Частица7.84.4313.61.5.00.48.001.6.584.25.6.58.395.9.39.19
Причастие7.42.2.19.00.19.00.00.00.48.101.6.29.10.00.19.29.00
Деепричастие.39.19.48.10.10.00.00.00.00.00.97.10.00.00.10.00.00

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
Существительное21172423292731292729
Прилагательное7.4106.78.37.9117.67.1108
Глагол15302625242021212222
Местоимение-существительное14106.76.95.14.13.643.82.1
Местоименное прилагательное2.53.132.52.62.42.42.72.83.2
Местоимение-предикатив.00.00.00.10.10.20.00.00.20.00
Числительное (колич-ое).901.80.70.80.80.90.40.801.1
Числительное (порядковое).20.20.10.30.20.20.00.40.00.00
Наречие6.65.74.43.82.12.33.34.33.14
Предикатив1.2.30.50.40.30.20.10.60.201.1
Предлог86.51011111111121112
Союз116.17.78.99.21211111210
Междометие4.1.70.501.21.81.31.41.9.701.3
Вводное слово.40.20.10.10.10.10.10.10.00.00
Частица6.37.58.26.94.83.94.93.45.34.8
Причастие.30.80.60.801.41.81.41.61.81.7
Деепричастие.40.30.20.00.00.20.10.40.20.00

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая118.51
          .    точка127.32
          -    тире40.88
          !    восклицательный знак3.02
          ?    вопросительный знак14.13
          ...    многоточие1.67
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.00
          "    кавычка1.75
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие0.95
          ;    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. Роман Афанасьев
 30
2. Иван Сербин
 27
3. Сергей Волков
 27
4. Михаил Кликин
 27
5. Дмитрий Казаков
 27
6. Андрей Левицкий
 26
7. Виктор Глумов
 26
8. Сергей Давиденко
 26
9. Генри Лайон Олди
 26
10. Марина и Сергей Дяченко
 26
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх