fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Неуловимый Хабба Хэн
Автор: Макс Фрай
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:365356
Слов в произведении (СВП):54277
Приблизительно страниц:185
Средняя длина слова, знаков:5.14
Средняя длина предложения (СДП), знаков:70.33
СДП авторского текста, знаков:87.36
СДП диалога, знаков:58.88
Доля диалогов в тексте:50.17%
Доля авторского текста в диалогах:8.36%
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:6713
Активный словарный запас (АСЗ):6421
Активный несловарный запас (АНСЗ):292
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1140.17
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2565.24 —> 9612-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:15088 (27.80% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:39189 (72.20% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное10389 (26.51%)
          Прилагательное5113 (13.05%)
          Глагол9922 (25.32%)
          Местоимение-существительное5147 (13.13%)
          Местоименное прилагательное2500 (6.38%)
          Местоимение-предикатив17 (0.04%)
          Числительное (количественное)500 (1.28%)
          Числительное (порядковое)57 (0.15%)
          Наречие3184 (8.12%)
          Предикатив624 (1.59%)
          Предлог4445 (11.34%)
          Союз4930 (12.58%)
          Междометие896 (2.29%)
          Вводное слово274 (0.70%)
          Частица4639 (11.84%)
          Причастие445 (1.14%)
          Деепричастие94 (0.24%)
Служебных слов:22942 (58.54%)

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
Существительное261531138.4.021.2.119.31.521213.8.68142.8.25
Прилагательное496.9162.81.2.00.38.042.5.533.67.81.4.133.7.80.15
Глагол281622198.8.111.5.06102.126203.3.53151.5.36
Местоимение-существительное8.811296.14.2.001.1.0410.9386.8.491.317.25.23
Местоименное прилагательное218.56.42.71.7.00.27.111.911.91.3.30.083.5.30.04
Местоимение-предикатив.02.00.17.00.00.00.00.00.00.00.02.06.00.00.02.00.00
Числительное (колич-ое)2.71.11.4.44.27.00.13.02.32.13.971.2.08.06.91.04.02
Числительное (порядковое).44.04.13.02.00.00.00.00.06.00.06.11.00.00.13.08.00
Наречие4.28.61771.5.06.76.024.31.33.84.3.42.327.63.00
Предикатив.84.682.91.1.40.00.08.00.80.13.871.2.11.041.3.00.00
Предлог40145.51015.001.2.40.78.06.111.1.00.04.631.2.00
Союз128.820154.3.001.1.089.31.387.95.5911.76.08
Междометие41.41.64.61.3.00.13.021.1.061.31.4.13.001.1.15.00
Вводное слово.44.361.72.23.02.02.00.57.17.40.72.11.02.57.00.04
Частица6.77368.61.8.021.5.115.91.26.29.68.518.6.55.21
Причастие3.7.80.46.42.36.00.08.00.36.111.4.55.15.00.27.02.00
Деепричастие.13.08.42.15.04.00.00.00.08.02.34.08.04.00.44.00.00

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
Существительное7.6141718192020222123
Прилагательное6.57.98.49.19.29.59.99.61111
Глагол12192121222120191820
Местоимение-существительное151513119.99.48.68.37.37.5
Местоименное прилагательное2.44.44.65.14.84.85.24.45.55
Местоимение-предикатив.10.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).90.901.1.80.80.901.1.80.90.90
Числительное (порядковое).00.10.10.10.10.10.10.20.20.10
Наречие7.57.37.16.15.85.55.76.16.15.1
Предикатив2.41.511.41.801.2.901.41
Предлог7.66.56.98.58.18.38.798.89.2
Союз18107.67.78.28.87.58.48.97.6
Междометие6.41.2111.21.21.61.11.41.2
Вводное слово1.3.80.40.50.30.20.40.50.40.30
Частица11119.48.78.38.28.68.68.87.2
Причастие.20.50.70.40.80.90.801.2.70.90
Деепричастие.50.30.10.10.10.10.20.10.10.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая137.28
          .    точка82.21
          -    тире30.22
          !    восклицательный знак2.78
          ?    вопросительный знак9.97
          ...    многоточие3.37
          !..    воскл. знак с многоточием0.02
          ?..    вопр. знак с многоточием0.07
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.28
          "    кавычка5.71
          ()    скобки0.18
          :    двоеточие2.65
          ;    точка с запятой0.94




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. Макс Фрай
 48
2. Оксана Панкеева
 35
3. Алексей Евтушенко
 35
4. Дарья Кузнецова
 35
5. Вадим Проскурин
 35
6. Карина Пьянкова
 35
7. Олег Рой
 34
8. Елена Картур
 34
9. Вера Ковальчук
 34
10. Ольга Куно
 34
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх