fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Река ведёт к истоку
Автор: Екатерина Шашкова
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:498193
Слов в произведении (СВП):73171
Приблизительно страниц:255
Средняя длина слова, знаков:5.26
Средняя длина предложения (СДП), знаков:57.9
СДП авторского текста, знаков:76.71
СДП диалога, знаков:41.33
Доля диалогов в тексте:38.13%
Доля авторского текста в диалогах:9.05%
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:8572
Активный словарный запас (АСЗ):8185
Активный несловарный запас (АНСЗ):387
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1203.22
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2730.55 —> 7459-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:18860 (25.78% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:54311 (74.22% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное15300 (28.17%)
          Прилагательное6035 (11.11%)
          Глагол14267 (26.27%)
          Местоимение-существительное4881 (8.99%)
          Местоименное прилагательное2897 (5.33%)
          Местоимение-предикатив11 (0.02%)
          Числительное (количественное)752 (1.38%)
          Числительное (порядковое)148 (0.27%)
          Наречие4512 (8.31%)
          Предикатив661 (1.22%)
          Предлог6671 (12.28%)
          Союз6836 (12.59%)
          Междометие1357 (2.50%)
          Вводное слово360 (0.66%)
          Частица5724 (10.54%)
          Причастие812 (1.50%)
          Деепричастие218 (0.40%)
Служебных слов:28955 (53.31%)

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
Существительное2614487.45.8.001.4.48121.123255.2.82153.4.53
Прилагательное366.8181.7.90.03.42.052.3.403.86.91.4.103.91.5.23
Глагол331522117.9.051.8.18131.433214.6.45151.8.40
Местоимение-существительное7.97204.92.7.00.79.067.2.695.74.3.421.311.40.18
Местоименное прилагательное205.35.71.71.2.00.35.051.7.452.41.7.19.083.3.27.05
Местоимение-предикатив.00.00.03.00.00.00.00.00.05.00.00.02.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.111.4.39.27.03.18.06.31.051.21.1.08.00.48.10.00
Числительное (порядковое)1.4.08.19.00.00.00.02.00.05.00.31.19.00.00.03.05.00
Наречие4.87.52351.3.00.71.034.3.894.55.61.196.7.85.13
Предикатив.69.602.76.29.00.15.00.55.10.71.92.16.05.94.02.02
Предлог56142.21015.002.73.71.10.061.11.02.811.6.11
Союз159.423114.5.031.3.279.71.28.56.91.1.64121.1.16
Междометие5.21.224.71.1.00.16.031.8.101.41.4.10.051.1.21.02
Вводное слово.53.311.4.63.18.00.10.02.47.19.27.31.08.05.69.00.00
Частица8.45.3375.52.3.021.3.105.11.25.48.68.377.2.90.45
Причастие4.9.71.63.24.24.00.02.03.37.033.1.66.19.03.32.19.02
Деепричастие.53.16.35.11.08.00.03.00.10.061.1.16.00.02.50.02.00

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
Существительное16172021222223232423
Прилагательное5.47.87.38.38.29.29.49.88.89.8
Глагол13222423222220212018
Местоимение-существительное9.3119.37.66.25.255.354.9
Местоименное прилагательное24.33.84.44.64.44.54.74.44.6
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.10.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)11.111.111.211.11.31
Числительное (порядковое).20.40.10.20.20.10.30.20.20.10
Наречие88.26.75.95.95.554.86.16.4
Предикатив21.11.901.80.70.70.80.90
Предлог8.17.18.399.410108.7109.8
Союз188.67.17.68.38.49.59.29.39.4
Междометие511.21.51.422.31.91.92
Вводное слово1.1.90.80.40.30.30.30.40.30.10
Частица9.29.69.18.37.97.677.378
Причастие.40.70.70.801.31.21.31.31.11.7
Деепричастие.90.30.20.20.20.20.30.30.20.20

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая120.88
          .    точка87.25
          -    тире27.54
          !    восклицательный знак7.75
          ?    вопросительный знак15.51
          ...    многоточие5.63
          !..    воскл. знак с многоточием0.00
          ?..    вопр. знак с многоточием0.05
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.31
          "    кавычка2.76
          ()    скобки0.40
          :    двоеточие5.89
          ;    точка с запятой0.05




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. Екатерина Шашкова
 51
2. Катерина Полянская
 44
3. Дарья Кузнецова
 42
4. Алексей Верт
 41
5. Алекс Кош
 41
6. Александра Лисина
 41
7. Елизавета Шумская
 41
8. Вера Ковальчук
 41
9. Андрей Буторин
 40
10. Ольга Пашнина
 40
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх