fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Наёмник
Автор: Максим Шейко
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:580294
Слов в произведении (СВП):83801
Приблизительно страниц:316
Средняя длина слова, знаков:5.7
Средняя длина предложения (СДП), знаков:91.55
СДП авторского текста, знаков:107.72
СДП диалога, знаков:46.81
Доля диалогов в тексте:13.62%
Доля авторского текста в диалогах:0.8%
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:12055
Активный словарный запас (АСЗ):11209
Активный несловарный запас (АНСЗ):846
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1408.82
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3369.67 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:19122 (22.82% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:64679 (77.18% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное21519 (33.27%)
          Прилагательное9424 (14.57%)
          Глагол12826 (19.83%)
          Местоимение-существительное3917 (6.06%)
          Местоименное прилагательное3548 (5.49%)
          Местоимение-предикатив11 (0.02%)
          Числительное (количественное)656 (1.01%)
          Числительное (порядковое)275 (0.43%)
          Наречие4041 (6.25%)
          Предикатив438 (0.68%)
          Предлог8730 (13.50%)
          Союз6683 (10.33%)
          Междометие1094 (1.69%)
          Вводное слово229 (0.35%)
          Частица5163 (7.98%)
          Причастие2090 (3.23%)
          Деепричастие317 (0.49%)
Служебных слов:29692 (45.91%)

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
Существительное4527447.59.2.011.4.75111.137284.6.66158.2.85
Прилагательное718.7181.61.00.47.142.414.55.61.152.92.8.34
Глагол2819187.77.9.051.5.439.5.7431132.7.328.84.1.37
Местоимение-существительное6.65.9132.51.9.00.32.124.4.225.33.2.32.297.1.55.25
Местоименное прилагательное219.341.61.5.00.23.161.4.291.71.6.12.012.4.89.05
Местоимение-предикатив.01.00.01.01.03.00.00.00.01.00.00.03.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.31.11.18.32.00.12.03.34.031.30.07.03.32.23.01
Числительное (порядковое)2.4.12.27.01.07.00.04.01.12.01.16.19.00.00.10.04.00
Наречие4.28.4143.21.2.03.37.052.8.475.23.7.63.144.52.2.26
Предикатив.38.431.4.33.33.00.01.01.32.07.36.80.10.03.45.07.00
Предлог58213.17.315.011.8.911.1.08.101.1.04.03.694.2.12
Союз1411185.93.5.01.80.327.4.817.86.1.70.418.81.8.30
Междометие3.71.51.12.8.82.00.07.01.75.12.911.08.04.73.27.08
Вводное слово.41.21.56.25.16.00.03.00.14.08.22.26.01.00.32.04.00
Частица6.74.6223.91.4.01.93.143.8.705.210.48.216.61.2.38
Причастие112.51.21.1.51.00.12.031.3.036.5.99.33.05.52.29.10
Деепричастие.49.30.66.15.08.00.03.00.18.011.5.19.01.00.41.11.00

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
Существительное16212324262726272828
Прилагательное89.69.211101212121312
Глагол9.9152020191818161716
Местоимение-существительное8.38.77.65.85.14.44.14.33.93.5
Местоименное прилагательное3.45.34.85.44.34.544.43.95
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).80.80.701.1.80.80.901.80.80
Числительное (порядковое).50.40.30.30.30.20.20.50.30.20
Наречие8.16.94.94.94.74.65.14.44.74.6
Предикатив1.80.70.70.70.50.40.40.60.80
Предлог1099.811111011111011
Союз15107.26.77.27.67.87.97.77.6
Междометие41.901.11.11.31.21.61.51.3
Вводное слово.80.60.40.30.20.20.20.20.10.30
Частица128.77.166.35.866.25.96
Причастие1.31.421.92.12.32.732.32.8
Деепричастие1.3.50.50.30.30.40.20.30.30.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая104.55
          .    точка57.31
          -    тире8.54
          !    восклицательный знак4.88
          ?    вопросительный знак6.43
          ...    многоточие4.89
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.05
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.51
          "    кавычка8.38
          ()    скобки0.84
          :    двоеточие3.87
          ;    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. Максим Шейко
 58
2. Сергей Вольнов
 42
3. Андрей Уланов
 41
4. Алекс Каменев
 41
5. Сергей Ким
 41
6. Александр Быченин
 41
7. Андрей Ерпылев
 40
8. Антон Демченко
 40
9. Олег Таругин
 40
10. Фёдор Вихрев
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх