Лингвистический анализ: Вера Ковальчук «Сквозь бездну»

Лингвистический анализ произведения

Произведение: Сквозь бездну

Автор: Вера Ковальчук

Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:

610339

Слов в произведении (СВП):

89309

Приблизительно страниц:

315

Средняя длина слова, знаков:

5.32

Средняя длина предложения (СДП), знаков:

64.64

СДП авторского текста, знаков:

89.89

СДП диалога, знаков:

45.63

Доля диалогов в тексте:

40.39%

Доля авторского текста в диалогах:

7.66%

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:

9789

Активный словарный запас (АСЗ):

9174

Активный несловарный запас (АНСЗ):

615

Удельный АСЗ на 3000 слов текста:

1194.61

Удельный АСЗ на 10000 слов текста:

2737.82

—> 7393-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:

23234 (26.02% от СВП)

Определённых частей речи (ОЧР), слов:

66075 (73.98% от СВП)

Из них (принимая ОЧР за 100%):

Существительное

20400 (30.87%)

Прилагательное

8148 (12.33%)

Глагол

15885 (24.04%)

Местоимение-существительное

6812 (10.31%)

Местоименное прилагательное

3927 (5.94%)

Местоимение-предикатив

11 (0.02%)

Числительное (количественное)

885 (1.34%)

Числительное (порядковое)

165 (0.25%)

Наречие

4676 (7.08%)

Предикатив

948 (1.43%)

Предлог

8346 (12.63%)

Союз

8130 (12.30%)

Междометие

1408 (2.13%)

Вводное слово

378 (0.57%)

Частица

5910 (8.94%)

Причастие

1388 (2.10%)

Деепричастие

194 (0.29%)

Служебных слов:

35116 (53.15%)

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
Существительное	35	18	38	11	9.5	.04	1.6	.22	10	1.7	28	27	4.4	.74	14	5.7	.43
Прилагательное	44	7.4	15	2.3	1.1	.00	.35	.04	2.4	.47	4.5	7.2	1.2	.16	3.2	1.7	.17
Глагол	34	15	24	14	8.3	.08	1.4	.25	10	1.4	30	17	2.9	.39	11	2.8	.36
Местоимение-существительное	9	9.3	28	4	2.6	.00	.81	.04	6.6	1	6.1	5.3	.67	.49	8.4	.89	.09
Местоименное прилагательное	23	5.9	5.3	2.5	1.1	.00	.22	.04	1.3	.49	2.1	2.3	.23	.08	3.3	.47	.06
Местоимение-предикатив	.03	.00	.05	.01	.00	.00	.00	.00	.00	.00	.01	.00	.00	.00	.00	.00	.00
Числительное (колич-ое)	3.7	1.3	1.3	.30	.44	.00	.08	.01	.19	.01	1.5	.89	.09	.03	.72	.13	.01
Числительное (порядковое)	1.1	.16	.21	.05	.03	.00	.04	.00	.01	.01	.09	.10	.00	.00	.22	.00	.00
Наречие	4.7	7.3	15	4.6	1.4	.00	.65	.04	3.8	.88	4	5.4	.52	.22	4.8	1.2	.13
Предикатив	1.1	.50	3.4	.68	.22	.00	.09	.00	.61	.12	.48	1.1	.12	.04	1	.03	.03
Предлог	54	14	4.2	11	15	.01	2.1	.78	.62	.05	.13	1.6	.12	.03	.72	1.7	.13
Союз	18	8.8	20	11	4.2	.01	1.2	.23	8.4	1.3	9.9	6.7	1	.89	9	1.2	.18
Междометие	4.7	1.5	1.7	3.4	1	.00	.16	.05	.70	.19	.97	1.8	.09	.09	1.1	.12	.04
Вводное слово	.40	.37	1	.62	.17	.00	.01	.03	.30	.12	.49	.27	.09	.00	.58	.03	.00
Частица	8	5.3	27	4.4	2	.00	1.5	.05	4.6	1.1	5.3	7.3	.58	.35	5.5	1.1	.17
Причастие	5.9	1.6	1.2	.81	.43	.00	.08	.01	.74	.09	3.2	.98	.19	.04	.50	.18	.01
Деепричастие	.28	.05	.22	.16	.06	.00	.01	.01	.10	.01	.62	.22	.04	.01	.49	.01	.03

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
	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
Существительное	13	18	21	22	23	25	26	26	26	26
Прилагательное	6.4	7.8	8.2	8.7	9.9	10	9.6	9.2	9.8	11
Глагол	13	22	23	22	21	20	18	17	17	16
Местоимение-существительное	15	11	8.6	7.7	7.2	6.7	7.2	6.9	6.1	5.6
Местоименное прилагательное	2.8	4.9	4.5	4.6	4	4.5	4.6	5.2	5.1	5
Местоимение-предикатив	.00	.00	.00	.00	.00	.00	.00	.00	.00	.00
Числительное (колич-ое)	1	1	.90	1.1	.90	1.3	1	1.2	1.2	1
Числительное (порядковое)	.30	.20	.20	.10	.20	.20	.10	.20	.20	.10
Наречие	7.3	6.5	5.9	5	5.2	4.5	5	4.9	4.7	4.9
Предикатив	2.7	1.3	1.1	1	1	1	.70	.80	1	.70
Предлог	7.9	7.4	8.5	9.4	10	10	10	9.8	10	10
Союз	16	9.4	7.8	7.6	7.6	8.4	8.3	8.9	8.8	9.3
Междометие	4.9	1	1	1.2	1.3	1.4	1.5	1.5	1.4	1.5
Вводное слово	1.1	.70	.40	.40	.20	.20	.40	.40	.30	.30
Частица	8.4	8.2	7.4	7.3	6.1	5.7	6.2	6.3	6.2	5.9
Причастие	.40	1.3	1.3	1.4	1.5	1.6	1.6	1.9	2	1.8
Деепричастие	.60	.20	.20	.10	.10	.20	.20	.10	.30	.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):

, запятая

121.94

. точка

86.68

- тире

24.59

! восклицательный знак

3.37

? вопросительный знак

11.76

... многоточие

4.31

!.. воскл. знак с многоточием

0.11

?.. вопр. знак с многоточием

0.07

!!! тройной воскл. знак

0.01

?! вопр. знак с восклицанием

0.44

" кавычка

4.84

() скобки

0.76

: двоеточие

1.21

; точка с запятой

0.10

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.