fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Берсерк
Автор: Владимир Поселягин
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:556922
Слов в произведении (СВП):86389
Приблизительно страниц:289
Средняя длина слова, знаков:5.05
Средняя длина предложения (СДП), знаков:75.62
СДП авторского текста, знаков:84.41
СДП диалога, знаков:47.14
Доля диалогов в тексте:14.72%
Доля авторского текста в диалогах:13.53%
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:9059
Активный словарный запас (АСЗ):8667
Активный несловарный запас (АНСЗ):392
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1133.57
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2592.33 —> 9280-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:21636 (25.04% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:64753 (74.96% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное20936 (32.33%)
          Прилагательное6157 (9.51%)
          Глагол17635 (27.23%)
          Местоимение-существительное7188 (11.10%)
          Местоименное прилагательное3533 (5.46%)
          Местоимение-предикатив12 (0.02%)
          Числительное (количественное)1544 (2.38%)
          Числительное (порядковое)268 (0.41%)
          Наречие3612 (5.58%)
          Предикатив585 (0.90%)
          Предлог8940 (13.81%)
          Союз7107 (10.98%)
          Междометие1495 (2.31%)
          Вводное слово259 (0.40%)
          Частица5353 (8.27%)
          Причастие768 (1.19%)
          Деепричастие305 (0.47%)
Служебных слов:34192 (52.80%)

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
Существительное361351187.4.013.2.639.81.433285.7.76152.82
Прилагательное344.41431.1.00.73.121.7.333.24.11.1.142.4.86.28
Глагол4114231610.083.8.408.51.336194.8.65122.3.71
Местоимение-существительное9.16.8325.53.1.011.3.104.7.637.85.3.88.409.9.41.17
Местоименное прилагательное183.77.52.5.92.00.47.101.5.262.82.6.36.062.5.35.13
Местоимение-предикатив.01.00.03.00.01.00.00.00.01.00.00.03.00.00.01.00.00
Числительное (колич-ое)8.41.32.9.54.56.03.72.14.33.041.9.86.12.03.71.13.04
Числительное (порядковое)1.9.15.42.10.06.00.01.03.03.01.13.19.01.00.12.03.03
Наречие4.73.4155.21.3.00.55.061.8.694.32.6.69.103.1.59.12
Предикатив.64.292.1.69.27.00.08.01.14.06.45.74.17.03.41.04.01
Предлог66143.49.711.004.31.1.62.21.13.96.03.01.471.6.05
Союз146.626113.4.011.3.185.2.787.54.71.3.227.54.42
Междометие7.3.991.54.3.95.00.29.08.78.14.78.91.09.00.80.06.06
Вводное слово.53.28.60.35.12.00.08.00.18.04.33.29.03.00.35.01.01
Частица73.2264.92.2.011.212.6.5449.6.59.094.4.47.22
Причастие4.59.49.58.15.00.04.00.18.001.5.56.27.03.44.06.04
Деепричастие.58.17.54.35.19.00.01.01.13.041.1.28.09.01.27.03.00

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
Существительное16202424242524262625
Прилагательное5.97.87.47.27.47.27.87.47.27.1
Глагол19192123222221202120
Местоимение-существительное1112119.88.27.87.86.87.16.5
Местоименное прилагательное3.15.73.73.83.8444.23.94.5
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.821.91.921.91.71.721.7
Числительное (порядковое).30.30.40.30.30.30.30.20.40.30
Наречие8.44.84.23.54.13.93.443.53.6
Предикатив1.1.70.70.70.60.80.50.80.40.70
Предлог9.69.39.410101010111112
Союз9.88.66.56.77.37.88.58.98.49.3
Междометие31.31.61.51.61.72.11.51.82.1
Вводное слово.80.40.20.20.20.20.20.30.30.20
Частица96.86.65.66.565.65.966
Причастие.30.50.90.901.801.21.2.901.1
Деепричастие.90.20.20.30.30.30.40.30.40.40

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая157.44
          .    точка77.79
          -    тире10.56
          !    восклицательный знак0.79
          ?    вопросительный знак4.78
          ...    многоточие0.71
          !..    воскл. знак с многоточием0.02
          ?..    вопр. знак с многоточием0.05
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.30
          "    кавычка3.08
          ()    скобки0.06
          :    двоеточие2.47
          ;    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. Владимир Поселягин
 47
2. Фёдор Вихрев
 37
3. Дмитрий Черкасов
 36
4. Андрей Круз
 36
5. Алексей Махров
 36
6. Владислав Жеребьёв
 36
7. Александр Башибузук
 35
8. Владимир Воронов
 35
9. Алекс Орлов
 35
10. Геннадий Марченко
 35
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх