fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Семь колец Пушкина
Автор: Анна Велес
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:319441
Слов в произведении (СВП):44584
Приблизительно страниц:152
Средняя длина слова, знаков:5.16
Средняя длина предложения (СДП), знаков:48.05
СДП авторского текста, знаков:63.15
СДП диалога, знаков:43.55
Доля диалогов в тексте:69.97%
Доля авторского текста в диалогах:11.66%
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:5593
Активный словарный запас (АСЗ):5404
Активный несловарный запас (АНСЗ):189
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1074.59
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2362.64 отсутствует 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:11719 (26.29% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:32865 (73.71% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное11535 (35.10%)
          Прилагательное3798 (11.56%)
          Глагол7350 (22.36%)
          Местоимение-существительное3853 (11.72%)
          Местоименное прилагательное2537 (7.72%)
          Местоимение-предикатив1 (0.00%)
          Числительное (количественное)477 (1.45%)
          Числительное (порядковое)133 (0.40%)
          Наречие2409 (7.33%)
          Предикатив411 (1.25%)
          Предлог3745 (11.40%)
          Союз3425 (10.42%)
          Междометие698 (2.12%)
          Вводное слово157 (0.48%)
          Частица2626 (7.99%)
          Причастие610 (1.86%)
          Деепричастие91 (0.28%)
Служебных слов:17133 (52.13%)

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
Существительное4716439.19.8.032.2.70131.326203.2.62124.9.35
Прилагательное467.51421.6.00.49.081.8.463.94.8.73.111.61.3.05
Глагол4114191315.001.6.439.91.328122.4.469.43.5.11
Местоимение-существительное129.3354.43.5.001.2.138.81.006.14.2.46.6211.54.05
Местоименное прилагательное3686.221.7.00.54.241.6.542.51.5.24.033.6.70.03
Местоимение-предикатив.00.00.03.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)5.21.51.3.27.43.00.38.08.19.031.3.49.05.03.27.11.00
Числительное (порядковое)2.08.38.05.05.00.03.03.03.00.13.19.00.00.05.00.00
Наречие5.87.5186.21.7.00.81.1331.15.32.6.62.113.9.94.03
Предикатив1.1.322.1.92.51.00.00.03.51.08.86.32.22.00.73.08.00
Предлог48123.19.919.001.6.86.57.11.161.2.00.03.541.6.03
Союз147.814135.001.1.327.9474.8.94.278.6.84.19
Междометие5.41.2.924.41.6.00.05.00.75.27.651.00.13.031.4.13.00
Вводное слово.67.16.40.75.13.00.05.03.35.03.32.49.11.00.32.08.00
Частица8.64.8226.52.5.001.8.164.4.5946.7.46.304.8.65.11
Причастие5.21.4.84.51.51.00.03.05.70.052.7.84.19.03.38.27.03
Деепричастие.35.11.24.38.16.00.00.00.13.05.40.22.03.00.24.05.00

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
Существительное18192227293032313333
Прилагательное5.388.68.69.48.88.6101011
Глагол8.1222220181815151615
Местоимение-существительное181197.96.865.45.45.74.3
Местоименное прилагательное3.35.45.75.86.26.56.97.46.26.9
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое).601.11.11.31.11.61.21.611.2
Числительное (порядковое).20.20.50.40.30.20.30.30.40.30
Наречие6.78.15.85.74.54.64.24.444.4
Предикатив1.91.90.90.80.70.80.70.50.40
Предлог6.568.28.39.49.7119.81110
Союз1876.25.86.26.966.24.75.4
Междометие5.2.90.701.1.901.41.11.901.3
Вводное слово.90.40.40.20.30.20.10.30.10.30
Частица6.68.97.15.354.85.24.84.34.7
Причастие.30.901.21.61.61.41.92.21.62.4
Деепричастие.80.10.10.10.10.10.20.20.10.00

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая104.48
          .    точка121.50
          -    тире54.95
          !    восклицательный знак8.07
          ?    вопросительный знак11.98
          ...    многоточие13.17
          !..    воскл. знак с многоточием0.07
          ?..    вопр. знак с многоточием0.07
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.07
          "    кавычка2.04
          ()    скобки0.02
          :    двоеточие0.61
          ;    точка с запятой0.00




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. Анна Велес
 43
2. Дмитрий Воронин
 35
3. Олег Рой
 35
4. Елизавета Шумская
 35
5. Игорь Шенгальц
 34
6. Вера Ковальчук
 34
7. Александр Рудазов
 34
8. Андрей Смирнов
 34
9. Макс Мах
 34
10. Алексей Бессонов
 34
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх