fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Консул
Автор: Валерий Большаков
Дата проведения анализа: 19 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:564426
Слов в произведении (СВП):79339
Приблизительно страниц:291
Средняя длина слова, знаков:5.53
Средняя длина предложения (СДП), знаков:65.37
СДП авторского текста, знаков:88.73
СДП диалога, знаков:41.18
Доля диалогов в тексте:31.1%
Доля авторского текста в диалогах:9.9%
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:13328
Активный словарный запас (АСЗ):11957
Активный несловарный запас (АНСЗ):1371
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1492.99
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3631.70 —> 144-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:14930 (18.82% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:64409 (81.18% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное22235 (34.52%)
          Прилагательное7754 (12.04%)
          Глагол14800 (22.98%)
          Местоимение-существительное3873 (6.01%)
          Местоименное прилагательное2458 (3.82%)
          Местоимение-предикатив10 (0.02%)
          Числительное (количественное)889 (1.38%)
          Числительное (порядковое)174 (0.27%)
          Наречие2898 (4.50%)
          Предикатив396 (0.61%)
          Предлог7678 (11.92%)
          Союз6143 (9.54%)
          Междометие912 (1.42%)
          Вводное слово117 (0.18%)
          Частица3427 (5.32%)
          Причастие1710 (2.65%)
          Деепричастие261 (0.41%)
Служебных слов:24879 (38.63%)

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
Существительное5123657.76.2.022.2.479.8.6732354.4.29129.9.95
Прилагательное658.3151.5.87.00.24.091.4.173.96.92.061.91.9.41
Глагол5023199.97.9.052.4.408.3.9242142.5.327.74.1.58
Местоимение-существительное7.34.3193.12.1.00.61.053.4.474.53.2.28.185.5.38.06
Местоименное прилагательное154.461.2.75.00.43.08.61.311.41.5.11.021.8.47.05
Местоимение-предикатив.00.02.08.00.02.00.00.00.00.00.00.02.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)6.11.51.3.26.35.02.29.09.15.03.98.64.06.00.26.21.00
Числительное (порядковое)1.4.08.43.02.02.00.02.00.05.00.14.26.02.00.03.02.00
Наречие4.23.5142.7.75.03.47.021.9.433.22.9.52.082.9.99.11
Предикатив.61.291.3.49.12.00.02.00.15.09.34.46.12.00.35.03.03
Предлог64212.98.18.7.022.5.78.41.11.14.70.00.00.402.6.11
Союз219236.73.4.00.90.265.8.556.23.7.46.186.41.6.38
Междометие4.3112.2.76.00.09.02.60.14.47.90.03.02.92.20.00
Вводное слово.28.11.28.17.05.02.00.00.03.02.15.14.00.00.20.05.00
Частица63.3213.31.3.021.2.022.2.472.84.2.28.093.2.83.32
Причастие112.91.3.40.28.00.20.03.55.095.98.14.00.38.18.05
Деепричастие1.1.37.55.14.06.00.00.00.12.05.83.38.03.00.14.05.00

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
Существительное21242628303030303233
Прилагательное8.28.47.69.5111011111111
Глагол20252623212018191818
Местоимение-существительное8.69.66.65.74.53.74.33.63.63.2
Местоименное прилагательное2.63.83.43.43.23.23.133.93.6
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.51.11.11.21.21.31.31.11.11.3
Числительное (порядковое).30.30.20.30.20.30.30.20.20.20
Наречие5.85443.33.63.643.52.9
Предикатив1.1.90.80.60.40.30.30.40.40.40
Предлог7.879.711101111111110
Союз1366.26.78.38.98.78.47.58.4
Междометие3.70.80.9011.31.51.31.31
Вводное слово.40.10.20.20.10.10.20.10.20.10
Частица5.66.85.14.543.94.63.93.63.7
Причастие11.21.81.922.32.22.52.53
Деепричастие.50.30.30.30.30.20.40.40.30.50

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая127.34
          .    точка71.65
          -    тире42.74
          !    восклицательный знак15.14
          ?    вопросительный знак10.11
          ...    многоточие12.26
          !..    воскл. знак с многоточием0.03
          ?..    вопр. знак с многоточием0.11
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.58
          "    кавычка10.50
          ()    скобки0.08
          :    двоеточие3.40
          ;    точка с запятой0.16




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. Валерий Большаков
 51
2. Сергей Волков
 41
3. Сергей Панарин
 39
4. Юрий Гаврюченков
 38
5. Ольга Громыко
 38
6. Александр и Людмила Белаш
 38
7. Михаил Зайцев
 38
8. Александр Сивинских
 38
9. Владислав Русанов
 38
10. Виталий Сертаков
 38
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх