fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Тубурская игра
Автор: Макс Фрай
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:499430
Слов в произведении (СВП):75193
Приблизительно страниц:258
Средняя длина слова, знаков:5.19
Средняя длина предложения (СДП), знаков:78.43
СДП авторского текста, знаков:96.09
СДП диалога, знаков:61.33
Доля диалогов в тексте:39.86%
Доля авторского текста в диалогах:6.42%
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:7898
Активный словарный запас (АСЗ):7335
Активный несловарный запас (АНСЗ):563
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1155.29
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2577.33 —> 9545-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:21301 (28.33% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:53892 (71.67% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное14571 (27.04%)
          Прилагательное7117 (13.21%)
          Глагол13009 (24.14%)
          Местоимение-существительное6035 (11.20%)
          Местоименное прилагательное3513 (6.52%)
          Местоимение-предикатив18 (0.03%)
          Числительное (количественное)720 (1.34%)
          Числительное (порядковое)94 (0.17%)
          Наречие4686 (8.70%)
          Предикатив672 (1.25%)
          Предлог6323 (11.73%)
          Союз7052 (13.09%)
          Междометие1391 (2.58%)
          Вводное слово396 (0.73%)
          Частица6388 (11.85%)
          Причастие914 (1.70%)
          Деепричастие227 (0.42%)
Служебных слов:31343 (58.16%)

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
Существительное251631119.4.061.6.08111.323234.8.85144.4.66
Прилагательное518.1152.11.3.00.37.032.5.504.36.8.98.1741.4.18
Глагол261522147.2.121.7.15111.825193.1.50151.7.53
Местоимение-существительное8.78.8244.93.7.00.73.029.9.756.65.63.9013.38.15
Местоименное прилагательное217.96.52.91.8.00.35.082.2.822.11.7.23.173.4.52.06
Местоимение-предикатив.00.02.05.02.00.00.00.00.02.00.00.08.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)3.6.961.3.40.40.00.32.06.27.12.951.3.09.02.61.12.00
Числительное (порядковое).72.09.02.02.03.00.02.00.05.00.12.08.00.00.17.03.00
Наречие3.89.5195.91.4.02.75.024.8.984.65.9.56.347.21.2.17
Предикатив.55.412.1.98.35.00.12.00.52.08.551.09.081.1.08.02
Предлог41155.18.915.001.6.59.70.12.11.98.03.03.751.2.05
Союз149.320134.5.001.2.089.9.999.16.91.1.8513.85.08
Междометие4.91.71.54.81.5.00.03.031.2.121.21.9.17.03.96.08.06
Вводное слово.50.38.931.1.30.00.03.02.53.06.35.79.06.05.58.05.00
Частица7.66.5367.52.4.031.3.036.51.15.78.4.85.509.91.1.27
Причастие4.61.3.72.64.40.00.03.03.47.053.61.15.00.85.17.03
Деепричастие.37.26.40.29.06.00.03.02.18.02.69.15.02.03.82.02.00

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
Существительное5.9141818202120222323
Прилагательное5.48.28.39.19.28.710109.610
Глагол10172021202120191719
Местоимение-существительное121312108.28.97.87.37.55.3
Местоименное прилагательное35.25.34.85.14.94.64.756
Местоимение-предикатив.00.00.00.10.00.00.10.00.00.00
Числительное (колич-ое).70111.11.11.1.80.90.90.90
Числительное (порядковое).10.20.10.10.10.10.00.10.10.20
Наречие8.68.37.36.76.35.26.35.96.75.6
Предикатив1.31.1111.1.90.901.11.1.80
Предлог7.77.27.98.38.28.79.29.59.18.6
Союз229.97.58.68.18.58.48.28.89.3
Междометие8.511.11.21.31.21.61.11.61.8
Вводное слово1.51.70.70.40.30.30.30.40.40
Частица11129.38.298.57.88.37.57.7
Причастие.20.50.80.9011.21.51.41.21.2
Деепричастие1.2.20.20.10.20.20.30.30.30.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая130.54
          .    точка74.20
          -    тире26.96
          !    восклицательный знак2.22
          ?    вопросительный знак7.59
          ...    многоточие1.57
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.05
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.21
          "    кавычка9.87
          ()    скобки0.04
          :    двоеточие3.70
          ;    точка с запятой1.02




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. Макс Фрай
 51
2. Алексей Евтушенко
 37
3. Елена Картур
 37
4. Оксана Панкеева
 36
5. Вероника Иванова
 36
6. Вера Ковальчук
 36
7. Владимир Михайлов
 35
8. Дарья Кузнецова
 35
9. Александр Громов
 35
10. Вадим Проскурин
 35
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх