fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Шаг к удаче
Автор: Вера Ковальчук
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:637119
Слов в произведении (СВП):93460
Приблизительно страниц:325
Средняя длина слова, знаков:5.25
Средняя длина предложения (СДП), знаков:65.22
СДП авторского текста, знаков:114.1
СДП диалога, знаков:48.75
Доля диалогов в тексте:56.06%
Доля авторского текста в диалогах:5.96%
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:9360
Активный словарный запас (АСЗ):8710
Активный несловарный запас (АНСЗ):650
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1133.03
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2578.65 —> 9459-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:24791 (26.53% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:68669 (73.47% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное19559 (28.48%)
          Прилагательное7319 (10.66%)
          Глагол17298 (25.19%)
          Местоимение-существительное7691 (11.20%)
          Местоименное прилагательное4536 (6.61%)
          Местоимение-предикатив18 (0.03%)
          Числительное (количественное)901 (1.31%)
          Числительное (порядковое)157 (0.23%)
          Наречие4947 (7.20%)
          Предикатив932 (1.36%)
          Предлог8674 (12.63%)
          Союз8903 (12.97%)
          Междометие1742 (2.54%)
          Вводное слово392 (0.57%)
          Частица6656 (9.69%)
          Причастие1273 (1.85%)
          Деепричастие206 (0.30%)
Служебных слов:38818 (56.53%)

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
Существительное3014399.48.8.051.3.24101.624274.6.76144.5.49
Прилагательное365.2142.31.3.00.30.061.9.4246.91.00.1031.3.15
Глагол3114261510.061.6.17111.532194.4.46112.7.40
Местоимение-существительное8.88.4304.83.5.02.95.077.5.976.75.6.91.6811.76.14
Местоименное прилагательное235.76.92.81.3.02.27.021.9.562.83.32.063.8.46.02
Местоимение-предикатив.00.00.11.00.00.00.00.00.00.00.01.02.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.1.871.5.20.30.00.09.07.19.011.3.88.05.00.60.24.00
Числительное (порядковое).98.07.21.04.00.00.04.00.02.00.04.21.00.00.16.01.00
Наречие3.97.2154.61.4.01.72.023.5.854.35.8.55.245.71.2.07
Предикатив.95.573.1.98.32.00.00.00.55.09.49.97.30.04.82.06.01
Предлог52123.31217.002.2.90.66.06.101.3.01.01.661.5.05
Союз168.420145.051.128.21.5117.31.7.78101.00.30
Междометие5.61.11.551.4.00.12.02.90.0912.1.11.041.1.29.07
Вводное слово.44.39.98.56.24.00.05.00.25.17.32.41.06.01.45.02.04
Частица74.7305.72.3.001.5.004.715.68.6.75.376.8.92.16
Причастие4.91.1.96.67.68.00.05.01.56.1031.2.12.02.47.20.01
Деепричастие.31.19.29.12.05.00.02.00.11.02.86.17.01.00.32.00.01

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
Существительное14161920222423242325
Прилагательное5.27.76.97.38.78.28.698.78.5
Глагол14222323212019191817
Местоимение-существительное1512109.27.87.57.37.16.37.6
Местоименное прилагательное2.44.74.75.15.55.355.565
Местоимение-предикатив.00.10.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).801.801.11.1.901.211.21.1
Числительное (порядковое).20.10.10.20.20.20.30.20.20.20
Наречие6.776.354.54.75.15.15.74.5
Предикатив2.21.21.90.80.70.80.80.70.90
Предлог7.76.98.79.59.91010101010
Союз169.77.77.88.38.79.28.49.610
Междометие5.81.61.41.61.71.31.71.31.61.5
Вводное слово1.80.50.30.40.20.20.20.30.40
Частица9.58.78.87.276.76.46.56.55.7
Причастие.40.7011.21.41.61.71.51.61.9
Деепричастие.50.10.20.20.10.20.30.20.10.30

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая127.62
          .    точка78.86
          -    тире30.99
          !    восклицательный знак4.72
          ?    вопросительный знак13.76
          ...    многоточие7.84
          !..    воскл. знак с многоточием0.18
          ?..    вопр. знак с многоточием0.19
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.58
          "    кавычка3.00
          ()    скобки0.86
          :    двоеточие0.68
          ;    точка с запятой0.12




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. Вера Ковальчук
 53
2. Елизавета Шумская
 43
3. Сергей Садов
 41
4. Алекс Кош
 41
5. Алексей Верт
 40
6. Дмитрий Владимирович Лазарев
 40
7. Александр Дихнов
 40
8. Оксана Панкеева
 40
9. Алексей Евтушенко
 40
10. Наталья Игнатова
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх