fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Путь к трону
Автор: Николай Степанов
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:531667
Слов в произведении (СВП):76202
Приблизительно страниц:276
Средняя длина слова, знаков:5.46
Средняя длина предложения (СДП), знаков:54.42
СДП авторского текста, знаков:75.01
СДП диалога, знаков:44.27
Доля диалогов в тексте:54.57%
Доля авторского текста в диалогах:5.41%
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:8493
Активный словарный запас (АСЗ):8063
Активный несловарный запас (АНСЗ):430
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1263.59
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:2805.62 —> 6302-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:16466 (21.61% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:59736 (78.39% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное18940 (31.71%)
          Прилагательное5941 (9.95%)
          Глагол14770 (24.73%)
          Местоимение-существительное5582 (9.34%)
          Местоименное прилагательное3352 (5.61%)
          Местоимение-предикатив11 (0.02%)
          Числительное (количественное)948 (1.59%)
          Числительное (порядковое)166 (0.28%)
          Наречие3724 (6.23%)
          Предикатив635 (1.06%)
          Предлог7392 (12.37%)
          Союз5138 (8.60%)
          Междометие1141 (1.91%)
          Вводное слово154 (0.26%)
          Частица4695 (7.86%)
          Причастие986 (1.65%)
          Деепричастие147 (0.25%)
Служебных слов:27612 (46.22%)

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
Существительное4116509.58.2.001.7.38111.329224.9.24134.6.46
Прилагательное513.5141.81.02.19.031.2.353.23.5.59.061.8.78.13
Глагол4418251111.062.6.49101.538143.3.19103.2.35
Местоимение-существительное9.26.9275.12.4.02.84.066.216.73.9.60.5213.52.06
Местоименное прилагательное265.271.9.76.00.37.101.1.752.31.2.27.053.48.08
Местоимение-предикатив.00.00.05.00.00.00.00.00.00.00.02.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)6.41.31.7.43.25.03.10.02.21.101.4.86.11.00.60.19.02
Числительное (порядковое)1.5.06.33.03.03.00.00.00.05.00.10.17.00.00.19.03.00
Наречие4.86175.41.7.02.94.032.7.494.53.1.48.065.67.05
Предикатив.87.462.59.51.00.11.02.30.11.65.64.25.02.89.06.02
Предлог59153.31114.002.8.60.68.24.051.00.00.492.3.10
Союз124.9189.74.5.021.3.166.3.737.24.31.167.3.54.10
Междометие5.51.21.33.71.5.00.13.021.06.86.95.11.00.79.17.00
Вводное слово.32.10.46.30.11.00.02.02.22.02.16.17.11.00.14.00.02
Частица6.43.3345.51.6.021.8.022.814.35.2.52.145.60.16
Причастие6.31.1.72.51.25.00.08.03.64.003.5.41.13.00.30.08.02
Деепричастие.41.10.19.17.05.00.02.02.03.00.65.03.00.00.35.02.00

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
Существительное16202225272928293031
Прилагательное6.46.77.28.38.488.78.79.58.8
Глагол15232423222120191819
Местоимение-существительное14128.87.26.15.84.854.74.8
Местоименное прилагательное3.44.94.64.34.44.84.64.44.75.2
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.10.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.31.21.31.31.41.51.41.311.1
Числительное (порядковое).40.20.20.20.20.20.30.10.10.20
Наречие8.46.24.94.84.33.94.44.33.83.7
Предикатив1.51.11.80.90.70.60.80.50.50
Предлог8.17.29.710111111121211
Союз126.26.366.36.47.26.96.96
Междометие3.61.4111.31.31.61.51.21.7
Вводное слово.70.20.20.20.10.10.10.10.10.00
Частица7.28.97.76.25.35.45.85.55.35.2
Причастие.80.9011.31.31.21.61.81.61.7
Деепричастие.40.20.10.20.10.10.10.10.20.10

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая92.66
          .    точка98.67
          -    тире28.35
          !    восклицательный знак6.50
          ?    вопросительный знак16.82
          ...    многоточие3.23
          !..    воскл. знак с многоточием0.04
          ?..    вопр. знак с многоточием0.16
          !!!    тройной воскл. знак0.03
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.83
          "    кавычка5.63
          ()    скобки0.05
          :    двоеточие2.07
          ;    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. Николай Степанов
 60
2. Дмитрий Дашко
 41
3. Ольга Воскресенская
 41
4. Игорь Шенгальц
 40
5. Вера Ковальчук
 40
6. Дмитрий Янковский
 40
7. Сергей Недоруб
 40
8. Дмитрий Владимирович Лазарев
 40
9. Сергей Зайцев
 39
10. Алексей Евтушенко
 39
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх