fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Выкуп
Автор: Николай Басов
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:72711
Слов в произведении (СВП):11032
Приблизительно страниц:38
Средняя длина слова, знаков:5.22
Средняя длина предложения (СДП), знаков:71.23
СДП авторского текста, знаков:87.5
СДП диалога, знаков:52.19
Доля диалогов в тексте:33.85%
Доля авторского текста в диалогах:3.95%
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:2677
Активный словарный запас (АСЗ):2551
Активный несловарный запас (АНСЗ):126
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1120.52
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2517.14 —> 10217-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:2652 (24.04% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:8380 (75.96% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное2220 (26.49%)
          Прилагательное939 (11.21%)
          Глагол2133 (25.45%)
          Местоимение-существительное840 (10.02%)
          Местоименное прилагательное531 (6.34%)
          Местоимение-предикатив1 (0.01%)
          Числительное (количественное)146 (1.74%)
          Числительное (порядковое)35 (0.42%)
          Наречие626 (7.47%)
          Предикатив72 (0.86%)
          Предлог949 (11.32%)
          Союз838 (10.00%)
          Междометие175 (2.09%)
          Вводное слово22 (0.26%)
          Частица679 (8.10%)
          Причастие178 (2.12%)
          Деепричастие20 (0.24%)
Служебных слов:4055 (48.39%)

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
Существительное2914427.111.001.7.11111.0024223.9.33127.1.11
Прилагательное487.9142.11.4.00.33.001.5.114.55.9.89.003.51.7.44
Глагол3618261511.113.77131.735174.2.22122.8.33
Местоимение-существительное8.44.9384.31.4.00.89.116.4.665.64.2.22.2211.66.00
Местоименное прилагательное257102.5.89.00.77.111.1.442.72.44.112.4.66.11
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)6.5.891.1.33.77.00.22.22.44.111.31.2.00.00.66.44.11
Числительное (порядковое)2.11.44.22.00.00.11.22.11.11.22.00.00.11.11.00.00
Наречие5.19.4188.89.00.55.114.9.663.44.4.11.005.21.00.22
Предикатив.77.111.8.66.11.00.00.00.55.00.11.77.11.00.89.00.00
Предлог411639.619.002.9.89.44.00.00.55.00.00.552.5.00
Союз136.620113.001.2.228.9.776.75.1.89.227.9.77.22
Междометие2.91.001.45.31.2.00.11.001.3.111.001.2.11.001.9.11.00
Вводное слово.33.11.00.66.11.00.00.00.22.00.11.11.22.00.33.00.00
Частица6.15286.11.1.002.1.225.2.664.26.3.55.116.66.44
Причастие7.52.3.77.55.44.00.11.00.77.004.4.77.00.00.33.11.00
Деепричастие.11.00.22.11.22.00.00.00.00.00.66.33.00.00.22.11.00

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
Существительное11121719202220272423
Прилагательное5.26.76.19.29.58.3119.9118.8
Глагол8.8302524242319201823
Местоимение-существительное18149.18.99.175.75.37.24.2
Местоименное прилагательное3.35.554.24.24.96.25.35.46.2
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.9.401.221.11.31.32.51.4.40
Числительное (порядковое).60.10.70.40.10.10.30.20.40.00
Наречие8.98.785.45.75.364.36.24.9
Предикатив1.8.60.701.1.40.90.501.1.60.70
Предлог85101089.589.99.611
Союз1777.15.88.36.4106.47.88.4
Междометие7.5.90.70.90.801.92.9021.5
Вводное слово.90.20.10.40.00.00.20.40.60.00
Частица7.57.38.16.96.36.86.25.35.46.4
Причастие.00.60.902.11.92.12.92.311.1
Деепричастие.20.20.20.50.10.00.20.00.20.40

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая130.26
          .    точка68.98
          -    тире15.95
          !    восклицательный знак2.81
          ?    вопросительный знак7.07
          ...    многоточие9.43
          !..    воскл. знак с многоточием0.09
          ?..    вопр. знак с многоточием0.45
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.00
          "    кавычка2.27
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие7.98
          ;    точка с запятой0.00




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 Басов
 33
2. Александр Рудазов
 29
3. Дмитрий Воронин
 28
4. Олег Рой
 28
5. Константин Бояндин
 28
6. Алексей Калугин
 28
7. Алексей Бессонов
 28
8. Александр Больных
 28
9. Владимир Васильев
 28
10. Виктор Глебов
 28
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх