fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Антанта
Автор: Сергей Недоруб
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:445352
Слов в произведении (СВП):62560
Приблизительно страниц:220
Средняя длина слова, знаков:5.32
Средняя длина предложения (СДП), знаков:47.51
СДП авторского текста, знаков:65.2
СДП диалога, знаков:37.14
Доля диалогов в тексте:49.49%
Доля авторского текста в диалогах:11.77%
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:7523
Активный словарный запас (АСЗ):7257
Активный несловарный запас (АНСЗ):266
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1163.19
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2634.26 —> 8865-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:14096 (22.53% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:48464 (77.47% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное14996 (30.94%)
          Прилагательное4649 (9.59%)
          Глагол13354 (27.55%)
          Местоимение-существительное5027 (10.37%)
          Местоименное прилагательное2547 (5.26%)
          Местоимение-предикатив7 (0.01%)
          Числительное (количественное)579 (1.19%)
          Числительное (порядковое)117 (0.24%)
          Наречие3015 (6.22%)
          Предикатив633 (1.31%)
          Предлог5910 (12.19%)
          Союз4280 (8.83%)
          Междометие760 (1.57%)
          Вводное слово137 (0.28%)
          Частица4265 (8.80%)
          Причастие746 (1.54%)
          Деепричастие203 (0.42%)
Служебных слов:23136 (47.74%)

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
Существительное3715567.47.7.001.6.33111.430183.3.251641.2
Прилагательное414.6152.89.00.37.021.3.393.13.8.47.042.81.1.25
Глагол4618271311.102.5.43111.740172.8.27132.6.58
Местоимение-существительное9.17315.93.00.80.166.71.464.3.29.3114.54.16
Местоименное прилагательное194.48.42.1.87.00.25.101.2.702.32.16.023.4.49.06
Местоимение-предикатив.00.00.04.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.9.911.3.43.23.00.27.02.16.10.97.64.04.00.43.27.04
Числительное (порядковое)1.2.04.27.06.02.00.02.00.02.02.12.17.00.00.08.04.00
Наречие4.24174.81.6.00.41.043.683.83.4.41.104.9.72.16
Предикатив1.1.372.81.1.31.00.08.00.25.17.52.64.19.00.78.10.02
Предлог64142.91112.001.6.52.60.12.231.2.02.04.451.9.04
Союз115.119133.6.04.64.215.9.7864.82.177.4.80.06
Междометие3.7.541.13.61.1.00.04.02.93.14.561.1.06.00.74.14.00
Вводное слово.21.12.49.33.14.00.02.00.12.06.21.23.00.00.19.02.00
Частица83.9395.31.7.00.82.043.3.854.26.1.47.235.3.68.23
Причастие6.11.3.56.43.27.00.02.00.39.123.1.27.06.00.35.08.04
Деепричастие.62.08.47.19.08.00.02.00.19.021.1.17.02.02.51.04.00

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
Существительное20192324262826282826
Прилагательное5.96.46.57.188.48.48.28.89
Глагол17282624222120192020
Местоимение-существительное15128.17.26.15.75.75.655.2
Местоименное прилагательное2.543.94.44.74.24.45.35.34.2
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.10.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)111.11.70.801.1.90.901
Числительное (порядковое).20.20.20.20.10.20.20.20.10.20
Наречие6.75.64.94.54.14.64.74.244.2
Предикатив1.911.21.1.80.90.70.80.60.60
Предлог6.271011119.512111012
Союз115.85.35.66.16.77.16.87.26.5
Междометие3.3.70.80.7011.111.41.61
Вводное слово.70.20.20.20.10.20.10.00.20.10
Частица6.48.87.46.96.66.67.36.66.36.9
Причастие.50.70.801.11.41.41.71.61.72.2
Деепричастие.60.10.30.20.50.50.30.30.30.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая117.74
          .    точка123.16
          -    тире45.30
          !    восклицательный знак4.43
          ?    вопросительный знак13.60
          ...    многоточие4.68
          !..    воскл. знак с многоточием0.03
          ?..    вопр. знак с многоточием0.05
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием1.10
          "    кавычка6.81
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие1.34
          ;    точка с запятой0.02




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. Сергей Недоруб
 48
2. Михаил Тырин
 38
3. Владислав Выставной
 37
4. Алексей Верт
 37
5. Роман Куликов
 37
6. Вячеслав Шалыгин
 37
7. Олег Бондарев
 37
8. Иван Сербин
 37
9. Артём Тихомиров
 37
10. Виктор Косенков
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх