fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Леди Макбет Мценского уезда
Автор: Николай Лесков
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:84396
Слов в произведении (СВП):12138
Приблизительно страниц:40
Средняя длина слова, знаков:5.01
Средняя длина предложения (СДП), знаков:80.16
СДП авторского текста, знаков:107.16
СДП диалога, знаков:58.62
Доля диалогов в тексте:40.76%
Доля авторского текста в диалогах:22.91%
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:3005
Активный словарный запас (АСЗ):2783
Активный несловарный запас (АНСЗ):222
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1101.96
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2601.90 отсутствует 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:2924 (24.09% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:9214 (75.91% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное3102 (33.67%)
          Прилагательное816 (8.86%)
          Глагол2005 (21.76%)
          Местоимение-существительное980 (10.64%)
          Местоименное прилагательное672 (7.29%)
          Местоимение-предикатив3 (0.03%)
          Числительное (количественное)100 (1.09%)
          Числительное (порядковое)33 (0.36%)
          Наречие487 (5.29%)
          Предикатив77 (0.84%)
          Предлог1190 (12.92%)
          Союз1198 (13.00%)
          Междометие151 (1.64%)
          Вводное слово22 (0.24%)
          Частица789 (8.56%)
          Причастие144 (1.56%)
          Деепричастие29 (0.31%)
Служебных слов:5034 (54.63%)

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
Существительное5515509.813.001.41.591.230353.7.29144.6.38
Прилагательное406.88.71.7.95.00.29.192.3.292.33.6.48.001.81.1.00
Глагол299.8141212.10.95.107.5129222.9.19111.6.38
Местоимение-существительное134.621114.1.00.86.005.4.86116.6.95.108.9.48.29
Местоименное прилагательное257.68.723.1.00.19.102.8642.5.29.193.3.67.00
Местоимение-предикатив.00.00.10.19.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.5.76.86.38.38.00.00.10.29.00.86.76.10.00.48.29.00
Числительное (порядковое).95.00.19.00.10.00.00.00.00.00.00.29.00.00.29.00.00
Наречие54.2133.81.00.29.002.8.383.93.5.38.104.2.38.38
Предикатив.38.291.6.86.19.00.10.00.10.10.48.76.00.00.67.10.00
Предлог55142.11516.102.7.67.10.10.001.6.00.00.572.2.00
Союз186.123134.8.001.106.3.671112.67.29111.1.57
Междометие5.38.763.7.76.00.00.00.76.00.381.29.00.29.10.00
Вводное слово.29.10.29.10.10.00.00.00.19.00.00.48.00.00.19.00.00
Частица9.23.32373.1.00.38.294.7.196.56.1.67.386.8.48.38
Причастие4.9.86.38.67.67.00.10.00.48.003.51.19.00.29.29.10
Деепричастие.86.00.48.00.00.00.00.00.10.00.76.38.00.00.10.00.00

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
Существительное25272327252628282724
Прилагательное2.23.55.44.85.88.26.75.967.7
Глагол18132219171918171917
Местоимение-существительное1117129.68.76.76.87.66.47.7
Местоименное прилагательное2.86.34.75.37.16.85.54.45.45
Местоимение-предикатив.10.00.00.10.00.00.00.00.00.20
Числительное (колич-ое)1.2.90.801.801.1.30.20.60.20
Числительное (порядковое).101.9.00.20.10.00.30.20.20.00
Наречие3.76.14.94.743.63.54.64.54.3
Предикатив1.5.50.80.701.1.20.70.60.201.1
Предлог7.74.98.99.6128.8119.71114
Союз149.56.59.39.4101011119.3
Междометие3.4.601.3.901.121.401.22
Вводное слово.40.20.30.20.10.20.30.00.20.20
Частица9.67.98.16.16.55.66.36.54.35.7
Причастие.20.30111.41.51.22.32.1.90
Деепричастие.30.20.20.40.10.20.70.60.20.50

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая139.73
          .    точка61.21
          -    тире27.02
          !    восклицательный знак8.57
          ?    вопросительный знак12.03
          ...    многоточие1.98
          !..    воскл. знак с многоточием0.25
          ?..    вопр. знак с многоточием0.08
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.08
          "    кавычка5.68
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие8.98
          ;    точка с запятой7.09




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 Лесков
 26
2. Борис Акунин
 26
3. Андрей Белянин
 26
4. Елена Хаецкая
 26
5. Александр Бушков
 25
6. Аркадий и Борис Стругацкие
 25
7. Василий Аксёнов
 25
8. О'Санчес
 25
9. Сергей Трофимович Алексеев
 25
10. Надежда Первухина
 25
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх