fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Тетрагон
Автор: Евгений Гаглоев
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:666650
Слов в произведении (СВП):96891
Приблизительно страниц:342
Средняя длина слова, знаков:5.33
Средняя длина предложения (СДП), знаков:50.85
СДП авторского текста, знаков:66.69
СДП диалога, знаков:39.77
Доля диалогов в тексте:46.16%
Доля авторского текста в диалогах:7.5%
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:8353
Активный словарный запас (АСЗ):8031
Активный несловарный запас (АНСЗ):322
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1131.37
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2537.24 —> 9945-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:20579 (21.24% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:76312 (78.76% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное24414 (31.99%)
          Прилагательное7334 (9.61%)
          Глагол18439 (24.16%)
          Местоимение-существительное8712 (11.42%)
          Местоименное прилагательное4872 (6.38%)
          Местоимение-предикатив13 (0.02%)
          Числительное (количественное)978 (1.28%)
          Числительное (порядковое)125 (0.16%)
          Наречие4689 (6.14%)
          Предикатив675 (0.88%)
          Предлог9765 (12.80%)
          Союз6792 (8.90%)
          Междометие1473 (1.93%)
          Вводное слово174 (0.23%)
          Частица4873 (6.39%)
          Причастие1279 (1.68%)
          Деепричастие175 (0.23%)
Служебных слов:36849 (48.29%)

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
Существительное3715548.47.3.001.4.3812.7927284.1.22105.78
Прилагательное486.1151.7.68.00.30.011.1.302.43.1.54.041.41.00.10
Глагол4115191715.022.3.149.31.248122.8.166.82.8.22
Местоимение-существительное9.98.2356.23.4.051.1.027.61.26.55.4.67.3712.53.14
Местоименное прилагательное286.16.72.21.00.32.021.6.443.62.26.062.8.60.02
Местоимение-предикатив.00.00.11.02.01.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.91.11.1.17.26.02.14.21.14.021.9.59.05.01.46.22.00
Числительное (порядковое).68.01.10.00.02.00.00.00.00.00.02.12.01.00.01.00.00
Наречие4.74.4196.61.1.00.54.012.7.6442.3.51.064.58.05
Предикатив.51.321.8.85.30.00.06.01.35.11.36.58.14.02.73.09.00
Предлог62151.91418.001.6.32.69.12.101.04.01.442.3.12
Союз144.921134.3.02.90.076.695.43.2.76.126.74.17
Междометие5.1.74.834.21.7.00.12.011.1.09.881.3.09.041.1.15.00
Вводное слово.23.10.25.47.10.00.00.00.14.05.14.20.09.00.11.02.00
Частица4.83255.81.5.011.6.072.4.563.54.6.36.163.9.33.16
Причастие7.11.5.51.38.31.00.09.01.41.053.41.17.00.20.19.00
Деепричастие.23.07.52.21.05.00.00.00.04.00.62.09.02.00.17.02.00

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
Существительное21202125262928283130
Прилагательное5.26.86.77.88.18.189.38.49
Глагол13252622201918181818
Местоимение-существительное1713109.37.86.26.26.365.7
Местоименное прилагательное3.35.24.95.15.55.55.85.45.66.2
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)11.2.90111.11.11.901.1
Числительное (порядковое).20.30.20.10.10.10.10.00.00.00
Наречие7.37.24.84.644.14.34.13.73.7
Предикатив1.3.90.70.70.60.50.60.50.40.30
Предлог7.861111111212121212
Союз1065.76.27.77.87.77.27.56.7
Междометие4.8.80.801.111.51.61.91.11.1
Вводное слово.50.20.10.10.10.20.10.20.10.10
Частица66.96.74.84.84.54.34.14.14.1
Причастие.60.80.901.21.51.521.71.71.8
Деепричастие.10.40.10.20.20.10.20.20.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая87.07
          .    точка97.93
          -    тире37.78
          !    восклицательный знак19.21
          ?    вопросительный знак9.78
          ...    многоточие2.12
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.33
          ?!    вопр. знак с восклицанием3.29
          "    кавычка1.71
          ()    скобки0.00
          :    двоеточие0.69
          ;    точка с запятой0.01




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. Евгений Гаглоев
 52
2. Игорь Конычев
 39
3. Олег Рой
 38
4. Юлия Набокова
 38
5. Галина Романова
 37
6. Елена Жаринова
 37
7. Диана Удовиченко
 37
8. Михаил Костин
 37
9. Олег Синицын
 37
10. Дмитрий Самохин
 37
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх