fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Хакер
Автор: Юрий Уленгов
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:504948
Слов в произведении (СВП):73928
Приблизительно страниц:264
Средняя длина слова, знаков:5.39
Средняя длина предложения (СДП), знаков:59.01
СДП авторского текста, знаков:70.7
СДП диалога, знаков:40.23
Доля диалогов в тексте:26.3%
Доля авторского текста в диалогах:6.83%
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:9600
Активный словарный запас (АСЗ):8938
Активный несловарный запас (АНСЗ):662
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1256.62
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2890.74 —> 5037-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:16112 (21.79% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:57816 (78.21% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное20018 (34.62%)
          Прилагательное6154 (10.64%)
          Глагол13724 (23.74%)
          Местоимение-существительное4857 (8.40%)
          Местоименное прилагательное2516 (4.35%)
          Местоимение-предикатив7 (0.01%)
          Числительное (количественное)962 (1.66%)
          Числительное (порядковое)190 (0.33%)
          Наречие3420 (5.92%)
          Предикатив507 (0.88%)
          Предлог7907 (13.68%)
          Союз5279 (9.13%)
          Междометие936 (1.62%)
          Вводное слово176 (0.30%)
          Частица4351 (7.53%)
          Причастие1564 (2.71%)
          Деепричастие288 (0.50%)
Служебных слов:26317 (45.52%)

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
Существительное491958116.9.002.3610133274.1.44138.8.86
Прилагательное475.3161.9.89.00.45.061.3.503.23.7.88.092.31.7.34
Глагол441620117.3.022.38111.339142.5.39103.6.56
Местоимение-существительное7.56.2254.81.8.00.94.084.9.636.43.6.27.317.8.63.17
Местоименное прилагательное163.94.71.8.80.00.28.061.392.41.8.14.022.8.52.05
Местоимение-предикатив.02.00.02.00.00.00.00.00.00.00.00.00.02.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)61.31.5.36.33.03.52.05.16.061.61.16.00.60.20.03
Числительное (порядковое)1.5.14.23.08.02.00.00.02.00.02.14.34.00.00.13.05.08
Наречие4.95154.41.1.02.50.062.9.384.12.8.58.1141.5.11
Предикатив.85.611.5.53.13.00.09.00.33.08.49.42.08.03.61.06.00
Предлог72152.79.612.003.211.08.14.75.03.00.893.3.11
Союз137.4208.42.1.001.1.226.2.587.34.70.236.91.1.30
Междометие4.4.96.963.2.45.00.06.03.64.14.77.81.11.00.94.23.09
Вводное слово.36.11.41.27.13.02.03.02.17.06.11.31.02.00.39.03.02
Частица6.83.7263.61.3.002.2.132.8.744.56.4.28.235.4.88.30
Причастие9.92.99.75.42.00.05.05.97.115.6.60.31.05.47.23.13
Деепричастие.78.27.52.17.09.00.02.00.09.051.5.17.03.00.39.05.00

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
Существительное21232627282927302830
Прилагательное7.17.87.27.88.68.39.38.18.89.2
Глагол14222321202019191817
Местоимение-существительное118.88.48.265.45.84.64.64.8
Местоименное прилагательное2.343.43.13.53.23.43.44.13.7
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.31.91.51.31.41.51.41.51.4.90
Числительное (порядковое).30.40.20.20.20.20.30.20.30.20
Наречие7.15.54.24.44.54.53.64.44.34.4
Предикатив1.3.60.80.50.80.70.70.50.60.70
Предлог9.591010111112121211
Союз1175.96.36.77.17.87.57.67.2
Междометие3.3.9011.801.21.31.21.21.2
Вводное слово.60.40.30.20.20.10.10.20.20.20
Частица8.17.56.16.25.65.55.25.64.86.2
Причастие11.31.622.222.32.33.12.7
Деепричастие1.40.20.30.30.40.40.40.30.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая118.41
          .    точка90.83
          -    тире21.03
          !    восклицательный знак9.41
          ?    вопросительный знак10.29
          ...    многоточие2.56
          !..    воскл. знак с многоточием0.08
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.28
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.16
          "    кавычка16.15
          ()    скобки0.32
          :    двоеточие3.08
          ;    точка с запятой0.11




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. Юрий Уленгов
 57
2. Никита Аверин
 43
3. Сергей Палий
 42
4. Фёдор Вихрев
 42
5. Артём Мичурин
 42
6. Владислав Жеребьёв
 41
7. Дем Михайлов
 40
8. Сергей Вольнов
 40
9. Максим Хорсун
 40
10. Виктор Точинов
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх