fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Возвращение
Автор: Николай Басов
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:150739
Слов в произведении (СВП):22591
Приблизительно страниц:80
Средняя длина слова, знаков:5.37
Средняя длина предложения (СДП), знаков:87.76
СДП авторского текста, знаков:98.44
СДП диалога, знаков:54.77
Доля диалогов в тексте:15.31%
Доля авторского текста в диалогах:5.01%
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:4245
Активный словарный запас (АСЗ):4140
Активный несловарный запас (АНСЗ):105
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1119.85
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2524.22 —> 10147-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:5350 (23.68% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:17241 (76.32% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное5013 (29.08%)
          Прилагательное1842 (10.68%)
          Глагол4440 (25.75%)
          Местоимение-существительное1712 (9.93%)
          Местоименное прилагательное1168 (6.77%)
          Местоимение-предикатив2 (0.01%)
          Числительное (количественное)290 (1.68%)
          Числительное (порядковое)34 (0.20%)
          Наречие1239 (7.19%)
          Предикатив148 (0.86%)
          Предлог2026 (11.75%)
          Союз1776 (10.30%)
          Междометие386 (2.24%)
          Вводное слово69 (0.40%)
          Частица1431 (8.30%)
          Причастие544 (3.16%)
          Деепричастие70 (0.41%)
Служебных слов:8640 (50.11%)

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
Существительное3413439.811.001.6.159.71.225245.3.49128.4.74
Прилагательное415.9142.21.1.00.35.001.9.593.66.81.3.152.91.8.35
Глагол3418271312.102.6.35141.435174.4.54154.8.35
Местоимение-существительное7.96372.72.3.00.69.154.9.493.84.40.359.4.59.20
Местоименное прилагательное246.87.83.41.00.69.102.1.592.42.4.25.053.79.10
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)6.2.591.2.35.69.00.40.00.30.051.91.1.05.05.59.05.00
Числительное (порядковое).79.00.10.05.00.00.00.00.05.00.15.20.00.00.20.00.00
Наречие4.57.3157.31.5.00.84.003.1.353.45.2.79.103.92.2.15
Предикатив.54.492.4.40.05.00.10.00.35.10.45.64.10.00.59.00.00
Предлог50121.19.217.002.4.541.2.30.10.94.00.00.302.3.20
Союз138.120113.1.001.5.006.4.645.94.8.54.258.51.5.15
Междометие4.41.31.15.11.3.00.10.051.2.101.31.2.20.10.74.49.00
Вводное слово.49.30.49.54.05.00.05.00.40.05.30.25.00.00.20.05.00
Частица5.45.2294.82.001.7.054.3.403.54.7.59.255.81.3.30
Причастие7.41.54.9.79.99.00.10.001.5.254.91.2.45.101.4.15.05
Деепричастие.35.20.25.25.25.00.00.00.15.05.94.25.00.00.54.00.05

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
Существительное16142021222423242722
Прилагательное3.85.26.97.97.69.69.7108.18.9
Глагол11302424222220202018
Местоимение-существительное1514108.17.65.77.36.57.55.1
Местоименное прилагательное2.86.55.656.34.94.25.95.15.6
Местоимение-предикатив.00.00.00.10.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.31.71.4.901.31.41.41.71.11.9
Числительное (порядковое).40.20.10.40.10.10.10.10.00.30
Наречие105.16.14.85.25.85.954.76
Предикатив.90.40.401.1.80.80.40.40.10.80
Предлог96.48.58.58.68.1109.57.910
Союз145.967.57.87.87.27.97.69.1
Междометие5.7.901.31.31.91.41.71.41.61.3
Вводное слово1.2.30.40.30.10.20.50.20.40.20
Частица5.386.975.96.76.35.366.1
Причастие2.5221.92.51.92.31.932.7
Деепричастие1.10.30.10.50.10.20.30.20.80

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая128.46
          .    точка64.67
          -    тире12.70
          !    восклицательный знак0.80
          ?    вопросительный знак4.43
          ...    многоточие8.59
          !..    воскл. знак с многоточием0.04
          ?..    вопр. знак с многоточием0.13
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.09
          "    кавычка3.01
          ()    скобки0.04
          :    двоеточие2.70
          ;    точка с запятой0.13




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
 37
2. Дмитрий Воронин
 33
3. Андрей Смирнов
 32
4. Вера Ковальчук
 32
5. Александра Лисина
 31
6. Эдуард Катлас
 31
7. Евгений Гуляковский
 31
8. Дмитрий Янковский
 31
9. Кирилл Алейников
 31
10. Константин Бояндин
 31
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх