fantlab ru



  Лингвистический анализ произведения
Произведение: Тень минувшего
Автор: Иван Ефремов
Дата проведения анализа: 18 сентября 2022 года

Общая статистика

Длина текста, знаков:87964
Слов в произведении (СВП):12034
Приблизительно страниц:47
Средняя длина слова, знаков:5.99
Средняя длина предложения (СДП), знаков:82.6
СДП авторского текста, знаков:93.45
СДП диалога, знаков:50.31
Доля диалогов в тексте:15.38%
Доля авторского текста в диалогах:6.34%
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:3420
Активный словарный запас (АСЗ):3354
Активный несловарный запас (АНСЗ):66
Удельный АСЗ на 3000 слов текста:1359.16
Удельный АСЗ на 10000 слов текста:3035.91 —> 3118-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:2292 (19.05% от СВП)
Определённых частей речи (ОЧР), слов:9742 (80.95% от СВП)
Из них (принимая ОЧР за 100%):
          Существительное3573 (36.68%)
          Прилагательное1899 (19.49%)
          Глагол1903 (19.53%)
          Местоимение-существительное437 (4.49%)
          Местоименное прилагательное386 (3.96%)
          Местоимение-предикатив1 (0.01%)
          Числительное (количественное)131 (1.34%)
          Числительное (порядковое)7 (0.07%)
          Наречие527 (5.41%)
          Предикатив88 (0.90%)
          Предлог1153 (11.84%)
          Союз684 (7.02%)
          Междометие116 (1.19%)
          Вводное слово16 (0.16%)
          Частица405 (4.16%)
          Причастие436 (4.48%)
          Деепричастие37 (0.38%)
Служебных слов:3235 (33.21%)

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
Существительное6142535.67.9.001.6.09101.729223.3.288.413.85
Прилагательное9721241.2.38.00.19.091.7.566.28.2.85.191.76.56
Глагол3727197.37.091.7.099.7.5633111.5.0955.6.56
Местоимение-существительное6.2612.941.00.75.092.5.752.62.09.094.1.28.00
Местоименное прилагательное176.23.71.66.00.09.001.38.85.66.09.0021.5.00
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)4.82.11.28.19.001.1.00.09.19.47.66.00.09.19.38.00
Числительное (порядковое).56.00.00.00.00.00.00.00.00.00.00.09.00.00.00.00.00
Наречие4.68.4151.71.00.28.002.1.565.52.47.092.51.9.00
Предикатив1.5.092.7.28.47.00.00.00.38.28.94.28.00.00.38.09.00
Предлог5227.85610.003.4.09.94.09.00.38.09.00.564.7.38
Союз1110144.22.001.005.4.756.82.1.38.093.22.1.00
Междометие3.71.9.561.5.56.00.09.00.66.09.09.56.19.09.38.09.00
Вводное слово.38.00.00.28.09.00.00.00.19.00.19.00.00.00.00.28.00
Частица3.73.2132.85.00.66.002.3.473.52.8.28.093.21.7.19
Причастие176.9.941.2.85.00.19.002.2.006.91.56.00.75.66.38
Деепричастие.47.56.56.00.00.00.00.00.09.00.94.19.00.00.19.09.09

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
Существительное16252829313036302930
Прилагательное16141316141614171917
Глагол11272320181616141414
Местоимение-существительное85.75.72.93.83.72.12.633.3
Местоименное прилагательное33.32.22.93.64.72.33.33.34.9
Местоимение-предикатив.00.00.00.00.00.10.00.00.00.00
Числительное (колич-ое)1.31.4.70.90.801.8.701.4.50.50
Числительное (порядковое).20.20.00.00.00.10.00.00.00.20
Наречие9.75.84.53.444.23.65.23.14.2
Предикатив2.1.60.60.60.80.50.80.00.50.20
Предлог115.8101111119.811108.9
Союз104.14.76.45.655.27.15.76.1
Междометие3.3.30.70.401.50.90.901.11.1
Вводное слово.40.10.50.00.00.00.10.10.00.20
Частица5.23.743.13.33.33.12.64.75.1
Причастие1.81.92.43.13.13.74.63.55.73.9
Деепричастие.50.20.60.20.50.40.70.40.50.40

Знаки препинания

Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов):
          ,    запятая104.95
          .    точка71.55
          -    тире20.53
          !    восклицательный знак6.98
          ?    вопросительный знак4.57
          ...    многоточие7.06
          !..    воскл. знак с многоточием0.17
          ?..    вопр. знак с многоточием0.00
          !!!    тройной воскл. знак0.00
          ?!    вопр. знак с восклицанием0.00
          "    кавычка6.98
          ()    скобки0.08
          :    двоеточие2.08
          ;    точка с запятой1.16




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. Иван Ефремов
 32
2. Андрей Ливадный
 27
3. Сергей Волков
 27
4. Андрей Фролов
 27
5. Александр Прозоров
 27
6. Андрей Мартьянов
 27
7. Кирилл Алейников
 27
8. Сергей Вольнов
 27
9. Сергей Тармашев
 26
10. Дем Михайлов
 26
...смотреть весь список >>
⇑ Наверх