fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Empire V
Автор: Виктор Пелевин
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:531461
Слов в произведении (СВП):77304
Приблизительно страниц:268
Средняя длина слова, знаков:5.24
Средняя длина предложения (СДП), знаков:58.52
СДП авторского текста, знаков:74.69
СДП диалога, знаков:44.55
Доля диалогов в тексте:40.96%
Доля авторского текста в диалогах:9.4%
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:9607
Активный словарный запас (АСЗ):9011
Активный несловарный запас (АНСЗ):596
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1151.35
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2698.31 —> 7950-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:18490 (23.92% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:58814 (76.08% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное18749 (31.88%)
          Прилагательное6915 (11.76%)
          Глагол13544 (23.03%)
          Местоимение-существительное7454 (12.67%)
          Местоименное прилагательное3879 (6.60%)
          Местоимение-предикатив4 (0.01%)
          Числительное (количественное)810 (1.38%)
          Числительное (порядковое)165 (0.28%)
          Наречие3499 (5.95%)
          Предикатив664 (1.13%)
          Предлог7334 (12.47%)
          Союз5960 (10.13%)
          Междометие1296 (2.20%)
          Вводное слово237 (0.40%)
          Частица4210 (7.16%)
          Причастие1056 (1.80%)
          Деепричастие99 (0.17%)
Служебных слов:30473 (51.81%)

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
Существительное3917421311.021.5.539.81.430244.5.38104.9.26
Прилагательное557.8112.11.1.00.48.021.2.364.95.61.1.062.1.92.14
Глагол3718171710.032.7.278.81.431162.5.2993.5.18
Местоимение-существительное119.6445.33.8.021.1.097.2.7764.39.7811.75.12
Местоименное прилагательное247.98.13.51.4.00.26.141.3.542.41.8.17.093.5.66.12
Местоимение-предикатив.00.00.03.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.61.51.2.24.30.00.24.05.21.091.11.3.03.00.44.15.00
Числительное (порядковое)1.4.08.14.03.02.00.02.02.06.00.21.21.00.00.05.02.00
Наречие4.95.61271.2.00.59.022.4.813.64.56.093.5.78.09
Предикатив.59.422.3.69.18.00.06.03.48.08.59.77.12.00.56.05.02
Предлог54154.41117.002.4.75.60.12.171.1.03.05.451.7.02
Союз157.517144.4.00.65.14617.53.81.2.476.8.95.11
Междометие5.51.31.15.11.3.00.08.03.69.051.21.5.20.00.78.18.00
Вводное слово.41.26.42.51.12.00.02.00.21.06.27.45.08.00.27.03.00
Частица7.54.2234.61.8.001.112.9.783.75.1.48.395.3.54.08
Причастие5.51.6.53.47.30.00.06.00.35.034.3.54.11.06.33.17.02
Деепричастие.29.09.20.06.08.00.03.00.08.00.39.02.00.00.17.02.00

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
Существительное13182124262730282829
Прилагательное4.26.189.5101010101110
Глагол13242321191916171616
Местоимение-существительное21159.99.17.97.886.875.8
Местоименное прилагательное3.355.14.75.455.35.75.96.1
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).70111.21.41.31.211.21.1
Числительное (порядковое).20.40.20.30.30.20.20.30.10.00
Наречие7.7654.64.53.23.43.64.13.7
Предикатив1.811.1.90.70.70.70.40.70.90
Предлог8.66.999.29.5109.6111011
Союз1376.96.86.87.37.27.76.67.6
Междометие61.1.801.21.31.31.71.21.21.6
Вводное слово.70.50.40.30.20.20.20.20.20.30
Частица6.17.175.75.15.24.44.54.94.9
Причастие.30.501.21.31.51.31.71.721.9
Деепричастие.30.10.00.00.10.20.20.20.10.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая104.48
          .    точка97.12
          -    тире39.82
          !    восклицательный знак1.10
          ?    вопросительный знак14.44
          ...    многоточие6.31
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.00
          "    кавычка16.35
          ()    скобки1.25
          :    двоеточие3.66
          ;    точка с запятой0.52




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 Пелевин
 50
2. Олег Рой
 39
3. Александр Зорич
 38
4. Владимир Леонидович Ильин
 38
5. Вадим Проскурин
 38
6. Андрей Смирнов
 38
7. Кирилл Алейников
 38
8. Борис Акунин
 38
9. Артём Тихомиров
 37
10. Андрей Плеханов
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх