fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: В ту же реку
Автор: Николай Дронт
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:481482
Слов в произведении (СВП):72756
Приблизительно страниц:255
Средняя длина слова, знаков:5.29
Средняя длина предложения (СДП), знаков:49.95
СДП авторского текста, знаков:55.76
СДП диалога, знаков:32.96
Доля диалогов в тексте:16.89%
Доля авторского текста в диалогах:2.41%
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:10626
Активный словарный запас (АСЗ):9779
Активный несловарный запас (АНСЗ):847
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1326.41
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3129.96 —> 2151-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:16111 (22.14% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:56645 (77.86% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное20471 (36.14%)
          Прилагательное5998 (10.59%)
          Глагол13568 (23.95%)
          Местоимение-существительное4006 (7.07%)
          Местоименное прилагательное2130 (3.76%)
          Местоимение-предикатив13 (0.02%)
          Числительное (количественное)1165 (2.06%)
          Числительное (порядковое)323 (0.57%)
          Наречие2950 (5.21%)
          Предикатив608 (1.07%)
          Предлог8426 (14.88%)
          Союз4979 (8.79%)
          Междометие1332 (2.35%)
          Вводное слово194 (0.34%)
          Частица4250 (7.50%)
          Причастие821 (1.45%)
          Деепричастие148 (0.26%)
Служебных слов:25478 (44.98%)

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
Существительное5420649.46.1.003.8.77102.342265.5.56143.6.44
Прилагательное465.7131.61.1.00.62.161.6.385.14.11.8.132.11.1.13
Глагол3913248.55.7.102.4.567.51.232164.6.33112.25
Местоимение-существительное7.84.9163.72.7.03.74.084.1.677.53.3.44.118.3.46.13
Местоименное прилагательное143.65.61.52.00.23.11.88.262.11.5.33.102.1.31.02
Местоимение-предикатив.00.02.10.00.00.00.00.00.00.00.00.00.02.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)8.31.51.9.28.25.00.88.07.25.111.7.93.34.08.51.20.00
Числительное (порядковое)3.2.16.47.05.02.00.10.02.08.00.25.34.05.00.11.02.00
Наречие5.44.4152.7.92.02.62.072.674.32.1.52.133.9.80.05
Предикатив1.2.382.51.25.00.05.02.31.15.49.69.38.02.62.07.03
Предлог83184.68.97.2.023.91.8.82.56.491.2.13.02.651.9.10
Союз166.3176.82.9.001.5.214.8.578.43.6.95.337.4.93.13
Междометие5.91.62.14.1.80.00.26.101.2.261.51.2.07.031.1.18.02
Вводное слово.44.15.51.25.16.00.07.00.18.10.29.20.10.02.20.02.00
Частица8.94.4293.41.4.031.2.082.495.74.9.62.184.2.69.25
Причастие51.2.61.23.10.00.15.07.29.112.6.79.10.00.23.15.00
Деепричастие.38.16.46.15.08.00.03.00.10.05.57.10.02.00.20.02.00

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
Существительное21272828303030303231
Прилагательное7.59.48.18.18.48.48.688.38
Глагол14192221202020201818
Местоимение-существительное8.77.865.34.64.74.254.13.6
Местоименное прилагательное2.93.33.32.932.62.7332.6
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.10.00
Числительное (колич-ое)1.51.61.51.61.71.91.61.61.42.1
Числительное (порядковое).70.50.40.40.30.30.40.40.40.30
Наречие74.33.843.63.63.43.33.53.5
Предикатив1.21.1.80.80.70.70.90.50.701
Предлог13101112121112121313
Союз8.65.46.26.47.1777.67.48.7
Междометие3.71.11.81.821.71.92.11.71.3
Вводное слово.70.20.30.20.10.20.30.20.10.10
Частица7.77.65.25.95.75.75.45.655.4
Причастие.60.901.31.211.31.11.21.51.3
Деепричастие.60.10.20.20.00.20.30.20.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая114.41
          .    точка106.78
          -    тире8.82
          !    восклицательный знак9.35
          ?    вопросительный знак10.60
          ...    многоточие3.15
          !..    воскл. знак с многоточием0.08
          ?..    вопр. знак с многоточием0.03
          !!!    тройной воскл. знак0.04
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.55
          "    кавычка14.79
          ()    скобки0.10
          :    двоеточие4.30
          ;    точка с запятой0.01




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. Николай Дронт
 50
2. Андрей Рубанов
 35
3. Алексей Вязовский
 35
4. Дмитрий Черкасов
 35
5. Геннадий Марченко
 34
6. Павел Шумил
 34
7. Владимир Воронов
 34
8. Олег Дивов
 34
9. Алексей Лукьянов
 34
10. Сергей Чекмаев
 34
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх