fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Щит на вратах
Автор: Андрей Посняков
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:514534
Слов в произведении (СВП):73112
Приблизительно страниц:260
Средняя длина слова, знаков:5.36
Средняя длина предложения (СДП), знаков:56.82
СДП авторского текста, знаков:76.66
СДП диалога, знаков:42.3
Доля диалогов в тексте:43.13%
Доля авторского текста в диалогах:8.18%
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:10070
Активный словарный запас (АСЗ):8927
Активный несловарный запас (АНСЗ):1143
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1285.25
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3025.31 —> 3268-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:16704 (22.85% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:56408 (77.15% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное18005 (31.92%)
          Прилагательное6828 (12.10%)
          Глагол13262 (23.51%)
          Местоимение-существительное4007 (7.10%)
          Местоименное прилагательное2557 (4.53%)
          Местоимение-предикатив12 (0.02%)
          Числительное (количественное)627 (1.11%)
          Числительное (порядковое)93 (0.16%)
          Наречие3622 (6.42%)
          Предикатив657 (1.16%)
          Предлог6563 (11.63%)
          Союз5837 (10.35%)
          Междометие961 (1.70%)
          Вводное слово301 (0.53%)
          Частица5039 (8.93%)
          Причастие1272 (2.25%)
          Деепричастие234 (0.41%)
Служебных слов:25511 (45.23%)

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
Существительное4922486.26.021.5.13121.425243.2.79125.6.77
Прилагательное5110191.41.02.35.022.374.94.81.1.172.72.9.35
Глагол441722107.8.081.8.25101.537142.9.34113.4.54
Местоимение-существительное75.4183.82.7.00.66.025.874.14.8.52.307.7.39.08
Местоименное прилагательное155.25.41.5.99.00.34.121.6.6422.29.133.1.57.08
Местоимение-предикатив.02.00.07.02.00.00.00.00.00.02.00.02.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.41.3.98.45.32.02.25.00.20.051.1.67.05.02.44.08.03
Числительное (порядковое).84.10.13.02.00.00.02.00.02.00.07.12.00.00.05.00.00
Наречие4.76.3173.21.2.00.45.073.7.774.83.8.52.256.51.5.12
Предикатив.98.612.2.66.15.02.05.00.71.12.86.91.10.001.3.03.02
Предлог59172.1911.021.2.39.77.05.15.91.03.00.822.8.05
Союз158.2198.74.1.02.82.127.31.16.67.7.99.44111.3.27
Междометие51.2.662.71.00.05.03.69.17.321.2.15.02.99.24.02
Вводное слово.61.29.99.47.30.00.07.00.35.15.44.29.03.00.35.12.00
Частица7.85.4295.62.3.001.4.104.2.844.88.7.72.647.8.69.49
Причастие8.42.5.87.35.32.00.07.05.67.035.4.45.24.03.25.22.07
Деепричастие.77.27.59.19.07.00.00.00.17.02.89.17.03.03.35.00.00

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
Существительное17182426272828292830
Прилагательное6.788.799.1109.7101111
Глагол18252321211918181917
Местоимение-существительное8.68.27.47.35.35.24.74.14.13.5
Местоименное прилагательное2.13.53.644.13.84.643.63.7
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.601.1.80.90.701.1.90.80.90
Числительное (порядковое).20.10.20.10.10.20.10.10.10.10
Наречие674.65.254.94.84.855.2
Предикатив21.1.90.801.60.90.90.50.50
Предлог5.57.88.79.71010119.91110
Союз1596.86.76.77.37.48.27.26.8
Междометие3.61.1111.21.111.21.31.3
Вводное слово1.3.30.30.20.30.40.20.20.40.50
Частица119.67.976.25.85.86.25.96.3
Причастие.80.901.11.31.71.82.222.12.7
Деепричастие.60.40.30.30.20.10.30.30.60.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая152.27
          .    точка85.06
          -    тире50.24
          !    восклицательный знак11.50
          ?    вопросительный знак16.76
          ...    многоточие14.53
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.10
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.57
          "    кавычка6.40
          ()    скобки0.05
          :    двоеточие2.61
          ;    точка с запятой0.19




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. Андрей Посняков
 51
2. Надежда Федотова
 38
3. Юрий Бурносов
 38
4. Павел Марушкин
 38
5. Михаил Бабкин
 38
6. Анна Гурова
 37
7. Дмитрий Скирюк
 37
8. Ольга Громыко
 37
9. Алексей Бессонов
 37
10. Александр Бушков
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх